原文:Pytorch数据集读入——Dataset类,实现数据集打乱Shuffle

在进行相关平台的练习过程中,由于要自己导入数据集,而导入方法在市面上五花八门,各种库都可以应用,在这个过程中我准备尝试torchvision的库dataset torchvision.datasets.ImageFolder 简单应用起来非常简单,用torchvision.datasets.ImageFolder实现图片的导入,在随后训练过程中用Datalodar处理后可按批次取出训练集 clas ...

2019-11-07 21:12 0 1726 推荐指数:

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Tue Sep 28 17:47:00 CST 2021 0 235
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Sat Aug 14 05:45:00 CST 2021 0 209
打乱数据集的方法

原始数据存在一定的分布规律,所以学习曲线不平滑,如果数据量够大的话,打乱后会呈现随机分布,学习后更能体现样本的共性。为了加强模型的泛化能力,有时候需要打乱数据集(包括特征数据和标签),但是显然还是要保证每一条数据中的特征数据和标签的对应关系 可以进行如下操作: 1.通过随机化index 2. ...

Sat Sep 19 01:41:00 CST 2020 2 1509
Pytorch:自定义Subset/Dataset完成数据集拆分

1 关于Pytorch内置的Dataset 我们在《torch.utils.data.DataLoader与迭代器转换》中介绍了如何使用Pytorch内置的数据集进行论文实现,如torchvision.datasets。下面是加载内置训练数据集的常见操作: 这里的train_data做为 ...

Fri Feb 18 03:29:00 CST 2022 0 5310
pytorch 加载数据集

实现数据读取 要使用自己的数据集,需要构建Dataset子类,定义子类为MyDataset,在MyDa ...

Wed Jan 16 04:05:00 CST 2019 0 2415
 
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