Pytorch 8

我.佛.糍.粑2024-07-24 5:06

这节课是讲mini_batch数据下载的

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from torch.utils.data import Dataset
from torch.utils.data import DataLoader

第一个类是抽象类，只能继承

第二个可以直接用

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class DiabetesDataset(Dataset):
    def __init__(self, filepath):
        xy = np.loadtxt(filepath, delimiter=',', dtype=np.float32)
        self.len = xy.shape[0] # shape(多少行，多少列)
        self.x_data = torch.from_numpy(xy[:, :-1])
        self.y_data = torch.from_numpy(xy[:, [-1]])
 
    def __getitem__(self, index):
        return self.x_data[index], self.y_data[index]
 
    def __len__(self):
        return self.len

定义这个类要做两件事，第一件就是让他能下标调用，第二件事可以返回长度

数据下载

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dataset = DiabetesDataset('diabetes.csv')
train_loader = DataLoader(dataset=dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=0) 
# 接受四个参数，第一个是接受的，第二个是mini_batch的大小，第三是是否随机，第四是分为几个线程来下载数据

神经网络

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if __name__ == '__main__':
    for epoch in range(100):
        for i, data in enumerate(train_loader, 0): # train_loader 是先shuffle后mini_batch
            inputs, labels = data
            y_pred = model(inputs)
            loss = criterion(y_pred, labels)
            print(epoch, i, loss.item())
 
            optimizer.zero_grad()
            loss.backward()
 
            optimizer.step()

放在if里面是因为在windows系统里面会出错，i是下标