一、torch.utils.data.DataLoader 简介
二、实例
参考链接
总结
一、torch.utils.data.DataLoader 简介作用：torch.utils.data.DataLoader 主要是对数据进行 batch 的划分。
数据加载器，结合了数据集和取样器，并且可以提供多个线程处理数据集。
在训练模型时使用到此函数，用来 把训练数据分成多个小组 ，此函数 每次抛出一组数据 。直至把所有的数据都抛出。就是做一个数据的初始化。
好处：
使用DataLoader的好处是，可以快速的迭代数据。
用于生成迭代数据非常方便。
注意：
除此之外，特别要注意的是输入进函数的数据一定得是可迭代的。如果是自定的数据集的话可以在定义类中用def__len__、def__getitem__定义。
二、实例BATCH_SIZE 刚好整除数据量
"""
批训练，把数据变成一小批一小批数据进行训练。
DataLoader就是用来包装所使用的数据，每次抛出一批数据
"""
import torch
import torch.utils.data as Data
BATCH_SIZE = 5 # 批训练的数据个数
x = torch.linspace(1, 10, 10) # 训练数据
print(x)
y = torch.linspace(10, 1, 10) # 标签
print(y)
# 把数据放在数据库中
torch_dataset = Data.TensorDataset(x, y) # 对给定的 tensor 数据，将他们包装成 dataset
loader = Data.DataLoader(
# 从数据库中每次抽出batch size个样本
dataset=torch_dataset, # torch TensorDataset format
batch_size=BATCH_SIZE, # mini batch size
shuffle=True, # 要不要打乱数据 (打乱比较好)
num_workers=2, # 多线程来读数据
)
def show_batch():
for epoch in range(3):
for step, (batch_x, batch_y) in enumerate(loader):
# training
print("steop:{}, batch_x:{}, batch_y:{}".format(step, batch_x, batch_y))
show_batch()
输出结果：
tensor([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.])
tensor([10., 9., 8., 7., 6., 5., 4., 3., 2., 1.])
steop:0, batch_x:tensor([10., 1., 3., 7., 6.]), batch_y:tensor([ 1., 10., 8., 4., 5.])
steop:1, batch_x:tensor([8., 5., 4., 9., 2.]), batch_y:tensor([3., 6., 7., 2., 9.])
steop:0, batch_x:tensor([ 9., 3., 10., 1., 5.]), batch_y:tensor([ 2., 8., 1., 10., 6.])
steop:1, batch_x:tensor([2., 6., 8., 4., 7.]), batch_y:tensor([9., 5., 3., 7., 4.])
steop:0, batch_x:tensor([ 2., 10., 9., 6., 1.]), batch_y:tensor([ 9., 1., 2., 5., 10.])
steop:1, batch_x:tensor([8., 3., 4., 7., 5.]), batch_y:tensor([3., 8., 7., 4., 6.])
说明：共有 10 条数据，设置 BATCH_SIZE 为 5 来进行划分，能划分为 2 组（steop 为 0 和 1）。这两组数据互斥。
BATCH_SIZE 不整除数据量：会输出余下所有数据
将上述代码中的 BATCH_SIZE 改为 4 ：
"""
批训练，把数据变成一小批一小批数据进行训练。
DataLoader就是用来包装所使用的数据，每次抛出一批数据
"""
import torch
import torch.utils.data as Data
BATCH_SIZE = 4 # 批训练的数据个数
x = torch.linspace(1, 10, 10) # 训练数据
print(x)
y = torch.linspace(10, 1, 10) # 标签
print(y)
# 把数据放在数据库中
torch_dataset = Data.TensorDataset(x, y) # 对给定的 tensor 数据，将他们包装成 dataset
loader = Data.DataLoader(
# 从数据库中每次抽出batch size个样本
dataset=torch_dataset, # torch TensorDataset format
batch_size=BATCH_SIZE, # mini batch size
shuffle=True, # 要不要打乱数据 (打乱比较好)
num_workers=2, # 多线程来读数据
)
def show_batch():
for epoch in range(3):
for step, (batch_x, batch_y) in enumerate(loader):
# training
print("steop:{}, batch_x:{}, batch_y:{}".format(step, batch_x, batch_y))
show_batch()
输出结果：
tensor([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.])
tensor([10., 9., 8., 7., 6., 5., 4., 3., 2., 1.])
steop:0, batch_x:tensor([1., 5., 3., 2.]), batch_y:tensor([10., 6., 8., 9.])
steop:1, batch_x:tensor([7., 8., 4., 6.]), batch_y:tensor([4., 3., 7., 5.])
steop:2, batch_x:tensor([10., 9.]), batch_y:tensor([1., 2.])
steop:0, batch_x:tensor([ 7., 10., 5., 2.]), batch_y:tensor([4., 1., 6., 9.])
steop:1, batch_x:tensor([9., 1., 6., 4.]), batch_y:tensor([ 2., 10., 5., 7.])
steop:2, batch_x:tensor([8., 3.]), batch_y:tensor([3., 8.])
steop:0, batch_x:tensor([10., 3., 2., 8.]), batch_y:tensor([1., 8., 9., 3.])
steop:1, batch_x:tensor([1., 7., 5., 9.]), batch_y:tensor([10., 4., 6., 2.])
steop:2, batch_x:tensor([4., 6.]), batch_y:tensor([7., 5.])
说明：共有 10 条数据，设置 BATCH_SIZE 为 4 来进行划分，能划分为 3 组（steop 为 0 、1、2）。分别有 4、4、2 条数据。
参考链接torch.utils.data.DataLoader使用方法
【Pytorch基础】torch.utils.data.DataLoader方法的使用
总结到此这篇关于PyTorch中torch.utils.data.DataLoader简单介绍与使用方法的文章就介绍到这了,更多相关PyTorch中torch.utils.data.DataLoader内容请搜索易知道(ezd.cc)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持易知道(ezd.cc)！
