三者關係：
偽**示例
class customdataset(dataset):
# 自定義自己的dataset
dataset = customdataset(
)dataloader = dataloader(dataset, ...)
for data in dataloader:
# training...
使用方法示例
class my_dataset(torch.utils.data.dataset):
def __init__(self, trainingimagedir, bndbox, keypointspixel, keypointsworld, center):
self.trainingimagedir = trainingimagedir
self.mean = img_mean
self.std = img_std
self.bndbox = bndbox
self.keypointspixel = keypointspixel
self.keypointsworld = keypointsworld
self.center = center
self.depth_thres = 0.4
def __getitem__(self, index):
# data4dtemp = scio.loadmat(self.trainingimagedir + str(index+1) + '.mat')['depthnormal']
data4dtemp = scio.loadmat(self.trainingimagedir + str(index) + '.mat')[
'depthnormal'
] depthtemp = data4dtemp[:,:,3]
data, label = datapreprocess(index, depthtemp, self.keypointspixel, self.keypointsworld, self.bndbox, self.center, self.depth_thres)
return data, label
def __len__(self):
return len(self.bndbox)
dataloader(dataset, batch_size=1, shuffle=false, sampler=none,
batch_sampler=none, num_workers=0, collate_fn=none,
pin_memory=false, drop_last=false, timeout=0,
worker_init_fn=none, *, prefetch_factor=2,
persistent_workers=false)
說明dataset
從中載入資料的資料集
batch_size
每批次要載入的樣本數
shuffle
設定為true以使資料在每個訓練epoch都重新洗牌
collate_fn
這個函式用來打包batch
sampler
定義從資料集中抽取樣本的策略。 如果指定，則shuffle必須為false
batch_sampler
類似於取樣器（sampler），但一次返回一批索引。 與batch_size，shuffle，sampler和drop_last互斥
num_workers
用於資料載入的子程序數量。 0表示將在主程序中載入資料。 （預設值：0）
collate_fn
合併樣本列表以形成小批量
pin_memory
如果為true，則資料載入器在將張量返回之前將其複製到cuda固定的記憶體中
drop_last
如果資料集大小不能被批量大小整除，則設定為true以刪除最後乙個不完整的批量。 如果為false並且資料集的大小不能被批次大小整除，則最後一批將較小（預設值：false）
timeout
如果為正，則為從工作程序收集批次的超時值。 應始終為非負數 （預設值：0）
worker_init_fn
如果不為none，則在種子建立之後和資料載入之前，將在每個工作子程序上以工作id（[0，num_workers-1]中的int）作為輸入來呼叫此方法 （預設值：無）
def __iter__(self):
return dataloaderiter(self)
示例
test_image_datasets = my_dataset(testingimagedir, bndbox_test, keypointspixeltest, keypointsworldtest, center_test)
test_dataloaders = torch.utils.data.dataloader(test_image_datasets, batch_size = batch_size,
shuffle = false, num_workers = 8)
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