如何在 PYTorch 中定义数据加载器
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【中文标题】如何在 PYTorch 中定义数据加载器【英文标题】:How to define data loader in PYTorch 【发布时间】:2021-12-29 16:34:16 【问题描述】:我在张量流中尝试了数据加载器,但是如何在 PYtorch 中定义数据加载器
定义数据加载器。
train_loader = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))
validation_loader = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_val, y_val))
请有人帮助我
【问题讨论】:
【参考方案1】:您已经生成了一个数据集,这是创建数据加载器的第一步:
batch_size = 4
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))
validation_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_val, y_val))
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=4, pin_memory=True)
validation_loader = torch.utils.data.DataLoader(validation_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=4, pin_memory=True)
for x,y in train_loader:
print(x,y)
【讨论】:
以上是关于如何在 PYTorch 中定义数据加载器的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章