Pytorch中建立DataLoader的幾種方法

簡介：這段**是mnist手寫體識別中的部分**。

#此篇**為mnist手寫體識別中的**

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import dataloader
#定義一些超引數，只列舉train_batch和test_batch
train_batch_size = 64
test_batch_size = 128
transform = transforms.compose([transforms.totensor(),transforms.normalize([0.5],[0.5])])
train_dataset = mnist.mnist('./data',train=true,transform = transform,download=true)
test_dataset = mnist.mnist('./data',train=false,transform = transform)
#建立dataloader
train_loader = dataloader(train_dataset,batch_size = train_batch_size,shuffle=true)
test_loader = dataloader(test_dataset,batch_size = test_batch_size,shuffle=true)

#x_train y_train 和 x_test y_test都是經過預處理的dataframe資料

dl_train = dataloader(tensordataset(torch.tensor(x_train).float(),torch.tensor(y_train).float(),shuffle = true,batch_size=8)
dl_valid = dataloader(tensordataset(torch.tensor(x_test).float(),torch.tensor(y_test).float(),shuffle = true,batch_size=8)

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