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PyTorch中数据读取的一个重要接口是torch.utils.data.DataLoader,该接口定义在dataloader.py脚本中,只要是用PyTorch来训练模型基本都会用到该接口,该接口主要用来将自定义的数据读取接口的输出或者PyTorch已有的数据读取接口的输入按照batch size封装成Tensor,后续只需要再包装成Variable即可作为模型的输入,因此该接口有点承上启下的作用,比较重要。
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。
生成迭代数据非常方便,请看如下示例:
"""
批训练,把数据变成一小批一小批数据进行训练。
DataLoader就是用来包装所使用的数据,每次抛出一批数据
"""
import torch
import torch.utils.data as Data
BATCH_SIZE = 5
x = torch.linspace(1, 10, 10)
y = torch.linspace(10, 1, 10)
# 把数据放在数据库中
torch_dataset = Data.TensorDataset(x, y)
loader = Data.DataLoader(
# 从数据库中每次抽出batch size个样本
dataset=torch_dataset,
batch_size=BATCH_SIZE,
shuffle=True,
num_workers=2,
)
def show_batch():
for epoch in range(3):
for step, (batch_x, batch_y) in enumerate(loader):
# training
print("steop:{}, batch_x:{}, batch_y:{}".format(step, batch_x, batch_y))
if __name__ == '__main__':
show_batch()
结果:
我们来看一下变量类型:
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