Data.DataLoader

torch.utils.data.DataLoader使用方法

torch.utils.data.DataLoader使用方法loader=Data.DataLoader(MyDataSet(enc_inputs,dec_inputs,dec_outputs),2,

天涯小才·2024-01-06 06:23

data.DataLoader详解

data.DataLoader是PyTorch中的一个工具，用于从给定的数据集中加载数据，实现批量化的训练。它是在训练神经网络时常用的一个组件，能够方便地迭代数据集并生成小批量数据。

Recursions·2024-01-04 15:40

StopIteration---next(iter(data.DataLoader())报错StopIteration

raiseStopIteration…StopIteration—next(iter(data.DataLoader())报错StopIterationraiseStopIteration…StopIteration—next

本来无一物.·2024-01-01 13:03

pytorch创建data.DataLoader时，参数pin_memory的理解

锁页内存理解（pinnedmemoryorpagelockedmemory）：https://blog.csdn.net/dgh_dean/article/details/53130871Whatisthedisadvantageofusingpin_memory：https://discuss.pytorch.org/t/what-is-the-disadvantage-of-using-pin

tang-0203·2023-11-27 18:09

【Pytorch笔记】5.DataLoader、Dataset、自定义Dataset

data.DataLoader(dataset,batch_size=1,shuffle=False,sampler=None,batch_sampler=None,num_workers=0,collate_fn

xhyu61·2023-10-04 22:11

多层感知机

ctrl进去找不认识的参数train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)#train_iter,test_iter=data.DataLoader

每天学一点q·2023-08-24 08:19

利用torch.nn实现logistic回归在人工构造的数据集上进行训练和测试

构建迭代器lr=0.03batch_size=10#将训练数据的特征和标签组合dataset=Data.TensorDataset(x,y)#把dataset放入DataLoaderdata_iter=Data.DataLoader

ccyyll1·2023-08-15 07:51

python记录

python语法1.zip与enumeratetrain_loader=data.DataLoader(

遥望星河·2023-07-20 20:57

pytorch 笔记

Terminal、jupyter代码执行比较2.Dataset和Dataloaderdataset存储数据集，dataloader从数据集中批量加载数据，如把dataset放入DataLoaderloader=Data.DataLoader

vcoy·2023-04-13 16:31

关于Pytorch的理解

pin_memorypytorch创建data.DataLoader时，参数pin_memory的理解锁页内存理解（pinnedmemoryorpagelockedmemory）：https://blog.csdn.net

冬风十里Y·2023-03-25 08:45

《动手深度学习》从零实现softmax之——图像分类数据集的处理

从零实现softmax图像分类数据集的处理(后续常用)Fashion-MNIST读取数据集小批量数据可视化(不需要d2l库)读取小批量数据data.DataLoader整合为完整的读取数据的方法python

Mavis00·2023-02-02 08:18

PyTorch中的Data.DataLoader

DataLoader是PyTorch中读取数据的一个重要接口，基本上用PyTorch训练模型都会用到。这个接口的目的是：将自定义的Dataset根据batchsize大小、是否shuffle等选项封装成一个batchsize大小的Tensor，后续只需要再包装成Variable即可作为模型输入用于训练。PyTorch中的数据读取主要包含三个类，其过程主要是以下四步：1.Dataset2.DataL

interesting233333·2023-01-23 08:24

RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 9528, 8320) exited unexpectedly

分类目录——Pytorch关键词：Data.DataLoader、num_workers、batchPytorch在开进行小批量数据下降时开多进程报错报错内容RuntimeError:DataLoaderworker

BBJG_001·2023-01-07 14:32

got an unexpected keyword argument ‘datasets‘的解决方法

fullexceptiontraceisshownbutexecutionispausedat:)init()gotanunexpectedkeywordargument‘datasets’查看loader中自己写的dataset，是不是多写了一个strain_loader=Data.DataLoader

365JHWZGo·2023-01-03 09:22

Pytorch学习笔记(2)——to(device)无法将数据放到GPU上

2解决方案1问题来源我删除了无关代码，只放出错的部分device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')train_iter=Data.DataLoader

野指针小李·2022-12-22 08:27

PyTorch学习笔记：EOFError：Ran out of input

torch.utils.data.DataLoader在windows下的特有错误，该函数里面有个参数num_workers表示进程个数，在windows下改为0就可以了解决方法：train_loader=Data.DataLoader

code_carrot·2022-12-12 13:01

基于pytorch的简单CNN实现

pytorch自带datasets用于数据处理，该类是抽象类，必须通过继承使用，本文实现的为MINST数据集，所以可以直接使用自带的torchvision.datasets.MNIST进行数据集加载，再通过Data.DataLoader

花遇ty·2022-12-08 02:47

pytorch内置的数据迭代器:Dataloader

每次迭代中，数据加载器都会读取小批量数据（大小为batch_size）可以随机先打乱所有样本train_iter=data.DataLoader(train,batch_size,shuffle=True

Pr Young·2022-11-30 22:56

pytorch中data.DataLoader用法

data.DataLoaderdataset：（数据类型dataset）batch_size：（数据类型int）shuffle：（数据类型bool）batch_sampler：（数据类型Sampler）sampler：（数据类型Sampler）num_workers：（数据类型Int）pin_memory：（数据类型bool）drop_last：（数据类型bool）timeout：（数据类型num

Shuxuan1·2022-11-28 11:02

pytorch神经网络批数据训练

importtorchimporttorch.utils.dataasDataBATCH_SIZE=5x=torch.linspace(1,10,10)y=torch.linspace(10,1,10)torch_dataset=Data.TensorDataset(x,y)loader=Data.DataLoader

蓝翔技校的码农·2022-11-27 04:50

莫烦python-pytorch-3.5批数据训练

importtorchimporttorch.utils.dataasDataBATCH_SIZE=10x=torch.linspace(1,10,10)y=torch.linspace(10,1,10)torch_dataset=Data.TensorDataset(x,y)loader=Data.DataLoader

刷子c·2022-11-24 22:58

Pytorch基础(4)——线性回归简介实现笔记

importtorch.utils.dataasDatabatch_size=10#将训练数据的特征和标签组合dataset=Data.TensorDataset(features,labels)#随机读取⼩批量data_iter=Data.DataLoader

Ccendoc·2022-11-23 12:26

报错-RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 8032, 6100, 3156, 4912) exited unexpectedly

torch.utils.data.DataLoader类加载数据时，出现报错：importtorch.utils.dataasData#定义个数据加载器，将训练数据集进行批量处理train_loader=Data.DataLoader

文文戴·2022-11-23 08:04

【Pytorch】利用Pytorch+RNN实现基于MNIST数据集的手写字体分类（附源码）

1.在导入数据进行数据准备工作可以直接从torchvision库的datset模块导入MNIST手写字体的训练数据集和测试集，然后使用Data.DataLoader()函数将两个数据集定义为数据加载器。

neu_eddata_yjzhang·2022-11-16 01:40

沐神代码 DataLoader worker (pid(s) 23468, 25112, 11228) exited unexpectedly)错误

可将文件d2l目录下的utils文件和torch文件中所有load_data_fashion_mnist函数中data.DataLoader的参数num_w

能吃胖的晨星·2022-11-15 18:32

解决pytorch rnn 变长输入序列的问题

pytorch实现变长输入的rnn分类输入数据是长度不固定的序列数据，主要讲解两个部分1、Data.DataLoader的collate_fn用法，以及按batch进行padding数据2、pack_padded_sequence

·2021-06-05 18:38

pytorch中的minibatch

torch.utils.data这个库可以非常好的对数据实现批处理主要用到2个函数importtorchimporttorch.utils.dataasDataData.TensorDataset（）#设置数据集，数据与标签相对应Data.DataLoader

老李今天学习了吗·2020-09-14 20:52

生成batch的两种方法

importtorch.utils.dataasData#数据加载器torch_dataset=Data.TensorDataset(trainX,trainY)#trainX，trainY是用于训练的数据和标签loader=Data.DataLoader

奶油花生果酱·2020-09-11 20:41

windows 使用pytorch遇到的问题汇总

windows中如果没有这句，会报错.我在使用pytorch的Data.DataLoader的时候遇到了这个问题，在循环这个loader之前加上这个if判断就可以了代码如下lo

pageTan·2020-08-24 23:22

pytorch中的批训练(batch)

可以把它看成一个收纳柜，它会帮你整理好）大概步骤：生成X，Y数据将X，Y数据转为datasetdataset=Data.TensorDataset(X,Y)将dataset放入DataLoader中loader=Data.DataLoader

troublemaker、·2020-08-16 16:34

pytorch 构建自己的数据集，用来训练

文章目录1.第一种方法（调用Dataset类，直接加载所有的数据）：使用Pytorch的Dataset类来构建数据集，再使用Data.DataLoader()来加载数据集1.通过继承Dataset类来构建数据集

轮子去哪儿了·2020-07-06 04:29

pytorch 批数据训练

1,10,10)y=torch.linspace(10,1,10)torch_dataset=Data.TensorDataset(data_tensor=x,target_tensor=y)loader=Data.DataLoader

Do_More·2020-03-04 14:44

pytorch中加载训练数据集的两种方法

因此为了完成一个epoch中对于整个训练数据集的学习，需要对于data.DataLoader进行访问，无论是通过enumerate还是iter方法，其返回对象都是一个列表，列表长度与所定义的dataset

WYXHAHAHA123·2019-01-22 14:12

使用PyTorch实现CNN

使用PyTorch实现CNN文章目录使用PyTorch实现CNN1.导入所需包：2.获取数据集2.1获取数据集，并对数据集进行预处理2.2获取迭代数据：`data.DataLoader()`3.定义网络结构

dongyangY·2019-01-02 13:01

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