简介 DataLoader是PyTorch中的一种数据类型。对数据进行按批读取。 使用Pytorch自定义读取数据时步骤如下：1）创建Dataset对象2）将Dataset对象作为参数传递到Dataloader中 Dataloader 就是一个迭代器 ...

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 ...

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 ...

torch.utils.data.DataLoader与迭代器转换 在做实验时，我们常常会使用用开源的数据集进行测试。而Pytorch中内置了许多数据集，这些数据集我们常常使用DataLoader类进行加载。 如下面这个我们使用DataLoader类加载torch.vision中 ...

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： 结果： 我们来看一下变量类型： ...

__getitem__ 单独实现这个魔法函数，可以让这个类成为一个可迭代的对象，并且可以通过使用下标获取类中元素值下标的元素 __iter__ 这个是返回一个可迭代的对象，如果一个类实现了这个魔法函数，那么这个类就是可迭代对象，并且实现了__next__这个魔法函数的话 ...

问题：那__getitem__可以替代__iter__方法吗 1.list 结果为 2.dict 结果为： 结论：当字段为索引行数据类型（如：list, tuple,str)时，可以替换，当字段为hash型类型 ...

） 现在用一个例子来讲解一下： （1）法一： a = torch.utils.data.DataLo ...