Pytorch框架学习（5）——DataLoder与Dataset

Dataloder与DataSet

文章目录

• Dataloder与DataSet
• 1. 人民币二分类
• 2. DataLoder与Dataset
• 2.1 DataLoder
• 2.2 DataSet
• 2.3 数据读取

1. 人民币二分类

今天主要分享机器学习训练过程的数据处理过程。

• 数据：
  • 数据收集：Img，Label
  • 数据划分：训练集，验证集，测试集
  • 数据读取：DataLoder（Sampler：生成索引，DataSet：根据索引读取图片Img和标签Label）
  • 数据预处理：transforms
    

2. DataLoder与Dataset

2.1 DataLoder

• torch.utils.data.DataLoder

• 功能：构建可迭代的数据装载器，训练时，每一个for循环就是从DataLoder中获取一个batchsize大小的数据

  • dataset：Dataset类，决定数据从哪读取及如何读取
  • batchsize：批大小
  • num_works：是否多进程读取数据
  • shuffle：每个epoch是否乱序
  • drop_last：当样本数不能被batchsize整除时，是否舍弃最后一批数据

• 注意

  • Epoch：所有训练样本都已输入到模型中，成为一个epoch
  • Iteration：一批样本输入到模型中，称之为一个Iteration
  • Batchsize：批大小，决定一个Epoch有多少个Iteration

2.2 DataSet

• torch.utils.data.Dataset
• 功能：Dataset抽象类，所有自定义的Dataset需要继承它，并且复写__getitem__()
  • getitem:接受一个索引，返回一个样本

2.3 数据读取

数据读取的三个问题：

1. 读那些数据：Sampler输出的Index
2. 从哪读数据：Dataset中的data_dir
3. 怎么读数据：Dataset的getitem
   

来源：CSDN

作者：Aidanmomo

链接：https://blog.csdn.net/aidanmo/article/details/104059080