PyTorch中torch.utils.data.DataLoader怎么使用

这篇文章主要介绍“PyTorch中torch.utils.data.DataLoader怎么使用”，在日常操作中，相信很多人在PyTorch中torch.utils.data.DataLoader怎么使用问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”PyTorch中torch.utils.data.DataLoader怎么使用”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！作用：torch.utils.data.DataLoader 主要是对数据进行 batch 的划分。数据加载器，结合了数据集和取样器，并且可以提供多个线程处理数据集。在训练模型时使用到此函数，用来 把训练数据分成多个小组 ，此函数 每次抛出一组数据 。直至把所有的数据都抛出。就是做一个数据的初始化。好处：使用DataLoader的好处是，可以快速的迭代数据。用于生成迭代数据非常方便。注意：除此之外，特别要注意的是输入进函数的数据一定得是可迭代的。如果是自定的数据集的话可以在定义类中用def__len__、def__getitem__定义。BATCH_SIZE 刚好整除数据量输出结果：tensor([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.])
tensor([10., 9., 8., 7., 6., 5., 4., 3., 2., 1.])
steop:0, batch_x:tensor([10., 1., 3., 7., 6.]), batch_y:tensor([ 1., 10., 8., 4., 5.])
steop:1, batch_x:tensor([8., 5., 4., 9., 2.]), batch_y:tensor([3., 6., 7., 2., 9.])
steop:0, batch_x:tensor([ 9., 3., 10., 1., 5.]), batch_y:tensor([ 2., 8., 1., 10., 6.])
steop:1, batch_x:tensor([2., 6., 8., 4., 7.]), batch_y:tensor([9., 5., 3., 7., 4.])
steop:0, batch_x:tensor([ 2., 10., 9., 6., 1.]), batch_y:tensor([ 9., 1., 2., 5., 10.])
steop:1, batch_x:tensor([8., 3., 4., 7., 5.]), batch_y:tensor([3., 8., 7., 4., 6.])说明：共有 10 条数据，设置 BATCH_SIZE 为 5 来进行划分，能划分为 2 组（steop 为 0 和 1）。这两组数据互斥。BATCH_SIZE 不整除数据量：会输出余下所有数据将上述代码中的 BATCH_SIZE 改为 4 ：输出结果：tensor([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8.免费云主机域名, 9., 10.])
tensor([10., 9., 8., 7., 6., 5., 4., 3., 2., 1.])
steop:0, batch_x:tensor([1., 5., 3., 2.]), batch_y:tensor([10., 6., 8., 9.])
steop:1, batch_x:tensor([7., 8., 4., 6.]), batch_y:tensor([4., 3., 7., 5.])
steop:2, batch_x:tensor([10., 9.]), batch_y:tensor([1., 2.])
steop:0, batch_x:tensor([ 7., 10., 5., 2.]), batch_y:tensor([4., 1., 6., 9.])
steop:1, batch_x:tensor([9., 1., 6., 4.]), batch_y:tensor([ 2., 10., 5., 7.])
steop:2, batch_x:tensor([8., 3.]), batch_y:tensor([3., 8.])
steop:0, batch_x:tensor([10., 3., 2., 8.]), batch_y:tensor([1., 8., 9., 3.])
steop:1, batch_x:tensor([1., 7., 5., 9.]), batch_y:tensor([10., 4., 6., 2.])
steop:2, batch_x:tensor([4., 6.]), batch_y:tensor([7., 5.])说明：共有 10 条数据，设置 BATCH_SIZE 为 4 来进行划分，能划分为 3 组（steop 为 0 、1、2）。分别有 4、4、2 条数据。到此，关于“PyTorch中torch.utils.data.DataLoader怎么使用”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注百云主机网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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