分批訓練資料

分批訓練資料用於資料量較多時。

import

torch
import
torch.utils.data as data
batch_size=5x=torch.linspace(1,10,10)
y=torch.linspace(10,1,10)
torch_dataset=data.tensordataset(x,y)
loader=data.dataloader(
dataset=torch_dataset,
batch_size=batch_size,
shuffle=true,
#表示每次分組時會打亂資料順序
)for epoch in range(3):
for step,(batch_x,batch_y) in
enumerate(loader):
print("
epoch:
",epoch,
'|step:
',step,
'|batch_x:
',batch_x.numpy(),
'|batch_y:
', batch_y.numpy(),)

其中：epoch為訓練次數，本例項中訓練了3次，每次將資料分為兩組，即batch_x和batch_y

分批讀取訓練資料進行訓練

訓練集資料量過大受裝置記憶體影響不能將全部資料直接放到網路中進行訓練，需要分批讀取訓練資料。train x為訓練集位址，train y為訓練集標籤，val x為驗證集資料，val y為驗證集標籤。分批讀取函式如下 def dataset split images,labels,batch size ...

資料分批顯示

比如 資料來源是個array viewcontroller的這個方法返回資料條數 1是為了顯示 載入更多 的那個cell nsinteger tableview uitableview tableview numberofrowsinsection nsinteger section 處理 載入更多...

分批讀取Oracle資料

問題描述 大量的外部終端通過socket訪問內部的unix伺服器，要求從伺服器的oracle資料庫中得到資料在終端處理顯示。這裡要求socket最大的傳輸量是5000個字元，那麼對於海量資料就要求分批次取得資料並且多次傳輸，怎麼實現呢？解決方案 首先考慮使用rownum，但是在oracle vers...