pytorch: 实例 数据Loader 工作流程
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文章目录
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- 流程演示：案例1
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- 流程演示：案例2
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- 包装方法演示：案例3（numpy或tensor）
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- 包装方法演示：案例4（非numpy或tensor）
在PyTorch中，DataLoader主要用于将给定数据集中的实例组织成一个个批次。具体来说，它的工作原理是什么？对于给定的数据集又有哪些具体要求呢？
1.流程讲解，实例1
from torch.utils.data import DataLoader
class show_how_dataloader_work():
def __init__(self,x):
self.x = x
def __len__(self): #必须要有！
return len(self.x)
def __getitem__(self,index): #必须要有！
print('index是{},即dataloader取出了第{}个元素'.format(index,index+1))
return self.x[index]
a = show_how_dataloader_work(['wyb','xz','zql','wx','hjy全部评论 (0)
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