PyTorch 深度学习之加载数据集Dataset and DataLoader(七)

1. Revision: Manual data feed

全部Batch:计算速度,性能有问题

1 个 :跨越鞍点

mini-Batch:均衡速度与性能

2. Terminology: Epoch, Batch-Size, Iteration

DataLoader: batch_size=2, sheffle=True

3. How to define your Dataset

两种处理数据的方式

Extra: num_workers in Windows

linux 与 windows 多线程不一样

改进

Example: Diabetes Dataset

4. Example: Using DataLoader

Classifying Diabetes

torchvision 内置数据集

MINIST Dataset

相关推荐
科技圈快迅14 小时前
新工科保研机构怎么选?垂直辅导与综合型服务模式差异解析
大数据·人工智能
中微极客14 小时前
视频Agent:从一次性生成到多轮编排架构
人工智能·架构·音视频
武子康14 小时前
FDE 到底是什么:为什么 AI 时代重新需要前线部署工程师(4 个标准 + 8 类风险 + 10 个问题)
人工智能·后端·openai
人间凡尔赛14 小时前
从服务注册到 AI 注册:Nacos 3.0 MCP Registry 如何重塑 2026 年后端架构
人工智能·架构
rain_sxr14 小时前
拆解时间切片:React 并发渲染与 Scheduler 调度机制的源码剖析
人工智能
光锥智能14 小时前
沐曦股份双展区亮相WAIC 2026,全栈自研赋能千
人工智能
薛定猫AI14 小时前
【技术干货】大模型能力评测实战:Python构建可复现的模型选型流水线
人工智能·后端
卷无止境14 小时前
Cognee:面向 AI 智能体的开源记忆平台
人工智能·python
东风破_14 小时前
把一篇网页放进 RAG 知识库:Loader、文档切分与语义检索实战
人工智能
禅与计算机程序设计艺术14 小时前
【DeepThink Research】长程任务 Agent 的工程实现机制:中断续跑、记忆分层、长上下文不丢失与分布式优雅升级
人工智能