PyTorch的数据处理

💥今天看一下 PyTorch数据通常的处理方法~
一般我们会将dataset用来封装自己的数据集,dataloader用于读取数据
Dataset格式说明
💬dataset定义了这个数据集的总长度,以及会返回哪些参数,模板:
from torch.utils.data import Datasetclass MyDataset(Dataset):def __init__(self, ):# 定义数据集包含的数据和标签def __len__(self):return len(...)def __getitem__(self, index):# 当数据集被读取时,返回一个包含数据和标签的元组return self.x_data[index], self.y_data[index]
DataLoader格式说明
my_dataset = DataLoader(mydataset, batch_size=2, shuffle=True,num_workers=4)# num_workers:多进程读取数据
导入两个列表到Dataset
class MyDataset(Dataset):def __init__(self, ):# 定义数据集包含的数据和标签self.x_data = [i for i in range(10)]self.y_data = [2*i for i in range(10)]def __len__(self):return len(self.x_data)def __getitem__(self, index):# 当数据集被读取时,返回一个包含数据和标签的元组return self.x_data[index], self.y_data[index]mydataset = MyDataset()
my_dataset = DataLoader(mydataset)for x_i ,y_i in my_dataset:print(x_i,y_i)
💬输出:
tensor([0]) tensor([0])
tensor([1]) tensor([2])
tensor([2]) tensor([4])
tensor([3]) tensor([6])
tensor([4]) tensor([8])
tensor([5]) tensor([10])
tensor([6]) tensor([12])
tensor([7]) tensor([14])
tensor([8]) tensor([16])
tensor([9]) tensor([18])
💬如果修改batch_size为2,则输出:
tensor([0, 1]) tensor([0, 2])
tensor([2, 3]) tensor([4, 6])
tensor([4, 5]) tensor([ 8, 10])
tensor([6, 7]) tensor([12, 14])
tensor([8, 9]) tensor([16, 18])
- 我们可以看出,这是管理每次输出的批次的
- 还可以控制用多少个线程来加速读取数据(Num Workers),这参数和电脑cpu核心数有关系,尽量不超过电脑的核心数
导入Excel数据到Dataset中
💥dataset只是一个类,因此数据可以从外部导入,我们也可以在dataset中规定数据在返回时进行更多的操作,数据在返回时也不一定是有两个。
pip install pandas
pip install openpyxl
class myDataset(Dataset):def __init__(self, data_loc):data = pd.read_ecl(data_loc)self.x1,self.x2,self.x3,self.x4,self.y = data['x1'],data['x2'],data['x3'] ,data['x4'],data['y']def __len__(self):return len(self.x1)def __getitem__(self, idx):return self.x1[idx],self.x2[idx],self.x3[idx],self.x4[idx],self.y[idx]mydataset = myDataset(data_loc='e:\pythonProject Pytorch1\data.xls')
my_dataset = DataLoader(mydataset,batch_size=2)
for x1_i ,x2_i,x3_i,x4_i,y_i in my_dataset:print(x1_i,x2_i,x3_i,x4_i,y_i)
导入图像数据集到Dataset
需要安装opencv
pip install opencv-python

💯加载官方数据集
有一些数据集是PyTorch自带的,它被保存在TorchVision中,以mnist数据集为例进行加载:

相关文章:
PyTorch的数据处理
💥今天看一下 PyTorch数据通常的处理方法~ 一般我们会将dataset用来封装自己的数据集,dataloader用于读取数据 Dataset格式说明 💬dataset定义了这个数据集的总长度,以及会返回哪些参数,模板: from tor…...
第14章-蓝牙遥控小车 手把手做蓝牙APP遥控小车 蓝牙串口通讯讲解
本文讲解手机蓝牙如何遥控小车,如何编写串口通信指令 第14章-手机遥控功能 我们要实现蓝牙遥控功能,蓝牙遥控功能要使用:1.单片机的串口、2.蓝牙通信模块 所以我们先调试好:单片机的串口->蓝牙模块->接到一起联调 14.1-电脑控制小车 完成功能…...
【补充1】字节对齐
文章目录 1.字节对齐的基本概念2.字节对齐规则3.实践出真知(加大难度)4 位域 1.字节对齐的基本概念 (1)现代计算机中内存空间都是按照byte划分的, 从理论上讲似乎对任何类型的变量的访问可以从任何地址开始࿰…...
Java数据库连接(JDBC)
一、引言 在Java应用程序中,经常需要与数据库进行交互以存储、检索和处理数据。Java数据库连接(JDBC)是Java平台中用于执行这一任务的标准API。JDBC允许Java程序连接到关系数据库,并使用SQL语句来执行查询和更新操作。本教程将详…...
记录一次cas单点登录的集成
主要思路:浏览器访问CAS服务器登录,拿到凭证给后端,后端用此凭证到CAS服务器验证登录并拿到用户信息,之后基于该凭证维持用户的登录状态。 主要流程: 1.浏览器访问后端需认证登录地址(不带ticket…...
【吊打面试官系列】Java高并发篇 - 什么是乐观锁和悲观锁?
大家好,我是锋哥。今天分享关于 【什么是乐观锁和悲观锁?】面试题,希望对大家有帮助; 什么是乐观锁和悲观锁? 1、乐观锁: 就像它的名字一样,对于并发间操作产生的线程安全问题持乐观状态, 乐观锁认为竞争…...
机器学习之词袋模型
目录 1 词袋模型基本概念 2 词袋模型的表示方法 2.1 三大方法 1 独热表示法(One-Hot) 2 词频表示法(Term Frequency, TF) 3 词频-逆文档频率表示法(TF-IDF) 2.2 例子 1 词袋模型基本概念 词袋模型&a…...
【C++/STL】vector(常见接口、模拟实现、迭代器失效)
🌈个人主页:秦jh_-CSDN博客🔥 系列专栏: https://blog.csdn.net/qinjh_/category_12575764.html?spm1001.2014.3001.5482 目录 简单使用 常见接口 find insert vector模板 模拟实现 尾插 构造 迭代器失效 使用memcpy拷贝问…...
Spring Boot Web 开发:MyBatis、数据库连接池、环境配置与 Lombok 全面解析
推荐一个AI网站,免费使用豆包AI模型,快去白嫖👉海鲸AI 1.0 MyBatis 概述 MyBatis 是一个优秀的持久层框架,它支持自定义 SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis 可以帮助我们将数据库操作抽象出来,使得我们的代码更加简洁…...
【UE5.1 多线程 异步】“Async Blueprints Extension”插件使用记录
目录 一、异步生成Actor示例 二、异步计算示例 参考视频 首先需要在商城中下载“Async Blueprints Extension”插件 一、异步生成Actor示例 2. 创建一个线程类,这里要指定父类为“LongAsyncTask”、“InfiniteAsyncTask”、“ShortAsyncTask”中的一个 在线程类…...
【已解决】在jupyter里运行torch.cuda.is_available(),显示True,在pycharm中运行却显示false。
文章目录 问题概述1、在Jupyter中GPU运行true2、在pycharm中GPU运行false3、个人解决方案仅供参考 问题概述 在jupyter里运行torch.cuda.is_available(),显示True,在pycharm中运行却显示false。原因在于jupyter 运行环境和pycharm 运行环境不同…...
Flutter 中的 Scrollbar 小部件:全面指南
Flutter 中的 Scrollbar 小部件:全面指南 在Flutter中,滚动条(Scrollbar)是一种常见的UI组件,用于提供对滚动内容的快速访问和控制。Scrollbar 小部件可以附加到任何可滚动的widget上,如ListView、GridVie…...
【华为】将eNSP导入CRT,并解决不能敲Tab问题
华为】将eNSP导入CRT,并解决不能敲Tab问题 eNSP导入CRT打开eNSP,新建一个拓扑右键启动查看串口号关联CRT成功界面 SecureCRT连接华为模拟器ensp,Tab键不能补全问题选择Options(选项)-- Global Options (全局选项&#…...
实验二 电子传输系统安全-进展2
上周任务完成情况(代码链接,所写文档等) 重新调通电子公文传输系统部署gmssl学习生成SM2证书学习gmssl中的CTLS实现将数据库从SqlServer迁移到Mysql调试Mysql驱动学习Bouncy Castle 代码链接 Mysql表设计 /* Navicat MySQL Data Transfer…...
JavaScript 获取 HTML 中特定父元素下的子元素
JavaScript 获取 HTML 中特定父元素下的子元素 <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head> <meta charset"UTF-8"> <title>查找子元素示例</title> </head> <body><div id"parent"><p&…...
等保服务是一次性服务吗?为什么?怎么理解?
我国等保政策已经严格落地执行,但还有不少企业对于等保服务不是很了解。例如有人问,等保服务是一次性服务吗?为什么?怎么理解?今天我们就来简单回答一下,仅供参考哈! 等保服务是一次性服务吗&…...
全网首发UNIAPP功能多的iapp后台源码
全网首发UNIAPP功能多的iapp后台源码,众所周知UN Dev Assist 后台是一款既不免费又不好用的后台今天直接分享。 搭建教程在里面了,自己查看。 源码下载:https://download.csdn.net/download/m0_66047725/89291994 更多资源下载:…...
【搜索方法推荐】高效信息检索方法和实用网站推荐
博主未授权任何人或组织机构转载博主任何原创文章,感谢各位对原创的支持! 博主链接 本人就职于国际知名终端厂商,负责modem芯片研发。 在5G早期负责终端数据业务层、核心网相关的开发工作,目前牵头6G算力网络技术标准研究。 博客…...
面试被问到不懂的东西,是直接说不懂还是坚持狡辩一下?
大家好,我是瑶琴呀。 面试被问到不懂的东西,是直接说不懂还是坚持狡辩一下?这个问题可以转变一下,如果你顺利拿到 offer,公司安排的工作跟你之前的技术和经验不匹配,你还愿意干下去吗? 转变一…...
Flutter 中的 StatefulBuilder 小部件:全面指南
Flutter 中的 StatefulBuilder 小部件:全面指南 在Flutter中,StatefulBuilder是一个高效的小部件,它根据给定的构建函数来构建widget,并在组件树中只对需要重新构建的部分进行更新。这使得它在性能优化方面非常有用,特…...
uniapp 对接腾讯云IM群组成员管理(增删改查)
UniApp 实战:腾讯云IM群组成员管理(增删改查) 一、前言 在社交类App开发中,群组成员管理是核心功能之一。本文将基于UniApp框架,结合腾讯云IM SDK,详细讲解如何实现群组成员的增删改查全流程。 权限校验…...
.Net框架,除了EF还有很多很多......
文章目录 1. 引言2. Dapper2.1 概述与设计原理2.2 核心功能与代码示例基本查询多映射查询存储过程调用 2.3 性能优化原理2.4 适用场景 3. NHibernate3.1 概述与架构设计3.2 映射配置示例Fluent映射XML映射 3.3 查询示例HQL查询Criteria APILINQ提供程序 3.4 高级特性3.5 适用场…...
服务器硬防的应用场景都有哪些?
服务器硬防是指一种通过硬件设备层面的安全措施来防御服务器系统受到网络攻击的方式,避免服务器受到各种恶意攻击和网络威胁,那么,服务器硬防通常都会应用在哪些场景当中呢? 硬防服务器中一般会配备入侵检测系统和预防系统&#x…...
MMaDA: Multimodal Large Diffusion Language Models
CODE : https://github.com/Gen-Verse/MMaDA Abstract 我们介绍了一种新型的多模态扩散基础模型MMaDA,它被设计用于在文本推理、多模态理解和文本到图像生成等不同领域实现卓越的性能。该方法的特点是三个关键创新:(i) MMaDA采用统一的扩散架构…...
OkHttp 中实现断点续传 demo
在 OkHttp 中实现断点续传主要通过以下步骤完成,核心是利用 HTTP 协议的 Range 请求头指定下载范围: 实现原理 Range 请求头:向服务器请求文件的特定字节范围(如 Range: bytes1024-) 本地文件记录:保存已…...
【Go】3、Go语言进阶与依赖管理
前言 本系列文章参考自稀土掘金上的 【字节内部课】公开课,做自我学习总结整理。 Go语言并发编程 Go语言原生支持并发编程,它的核心机制是 Goroutine 协程、Channel 通道,并基于CSP(Communicating Sequential Processes࿰…...
CocosCreator 之 JavaScript/TypeScript和Java的相互交互
引擎版本: 3.8.1 语言: JavaScript/TypeScript、C、Java 环境:Window 参考:Java原生反射机制 您好,我是鹤九日! 回顾 在上篇文章中:CocosCreator Android项目接入UnityAds 广告SDK。 我们简单讲…...
【C语言练习】080. 使用C语言实现简单的数据库操作
080. 使用C语言实现简单的数据库操作 080. 使用C语言实现简单的数据库操作使用原生APIODBC接口第三方库ORM框架文件模拟1. 安装SQLite2. 示例代码:使用SQLite创建数据库、表和插入数据3. 编译和运行4. 示例运行输出:5. 注意事项6. 总结080. 使用C语言实现简单的数据库操作 在…...
c#开发AI模型对话
AI模型 前面已经介绍了一般AI模型本地部署,直接调用现成的模型数据。这里主要讲述讲接口集成到我们自己的程序中使用方式。 微软提供了ML.NET来开发和使用AI模型,但是目前国内可能使用不多,至少实践例子很少看见。开发训练模型就不介绍了&am…...
华硕a豆14 Air香氛版,美学与科技的馨香融合
在快节奏的现代生活中,我们渴望一个能激发创想、愉悦感官的工作与生活伙伴,它不仅是冰冷的科技工具,更能触动我们内心深处的细腻情感。正是在这样的期许下,华硕a豆14 Air香氛版翩然而至,它以一种前所未有的方式&#x…...
