pytorch dataloader使用教程

dataloader是pytorch之中可以靈活地取出數值的乙個相應類，首先需要將自己使用的資料用dataset封裝起來，然後打包成為dataloader變數進行操作

import torch

from torch.utils.data import dataset, dataloader
x = torch.randn(
128,3)
y = torch.randn(
128,1)
# 1. 用dataset封裝資料集，僅做示範，實際可直接用tensordataset封裝
class
mydataset
(dataset)
:def
__init__
(self, x, y)
:assert x.size(0)
==y.size(0)
self.x, self.y = x, y
#定義初始化變數
def__getitem__
(self, idx)
:return
(self.x[idx]
, self.y[idx]
)#定義每次取出的對應數值
def__len__
(self)
:return self.x.size(0)
#定義tensor的總長度
# 2. 用dataloader定義資料批量迭代器
dataset = mydataset(x,y)
mydataloader = dataloader(dataset=dataset,shuffle=
true
,batch_size=4)
for data_iter1,data_iter2 in mydataloader:
print
('data_iter1 = '
)print
(data_iter1)
print
('data_iter2 = '
)print
(data_iter2)

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