PyTorch加载数据集

PyTorch加载数据集主要涉及两个类------Dataset和Dataloader

Dataset类是提供一种方式去获取数据及其对应的真实的label值,Dataset类是需要我们自己写的。

实现的功能:一如何获取每一个数据及其label;二告诉我们总共有多少个数据

Dataloader类是为后面的网络提供不同的数据形式

举个例子:以垃圾分类来举例,其中垃圾就代表我们所要处理的数据。Dataset类的作用是将一堆垃圾进行分类,并在每一类中对垃圾进行0,1,2,......的编号,并获取具体的label值。Dataloader类的作用是将Dataset类编码之后的数据按照一定的大小(比如batch-size)进行打包

相关推荐
PNP Robotics32 分钟前
领军军者|PNP机器人包文涛:以具身智能定义机器人的“生命直觉”
人工智能·深度学习·学习·机器学习·机器人
Chockong1 小时前
05_yolox_s的后处理截断并导出onnx
深度学习·神经网络
云上码厂1 小时前
2023年之前物理信息神经网络PINN papers
人工智能·深度学习·神经网络
yong99901 小时前
图像融合与拼接:完整MATLAB工具箱
算法·计算机视觉·matlab
A尘埃1 小时前
深度学习之神经网络简介(FNN+CNN+RNN+LSTM+GRU+GAN+GNN+Transformer)
深度学习·神经网络
纪伊路上盛名在2 小时前
Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3
深度学习·阅读·文献·结构·蛋白质
山楂树の2 小时前
原生 WebGL + Canvas 实现鱼眼图像去畸变(Shader逐像素计算)
图像处理·数码相机·学习·程序人生
chaofan9803 小时前
GPT-5.5 深度评测:15项基准测试全优,视觉理解精度跃升 42%
大数据·人工智能·gpt·计算机视觉·api
β添砖java3 小时前
深度学习(11)数值稳定+模型初始化、激活函数
人工智能·深度学习
九成宫4 小时前
动手学深度学习PyTorch版初步安装过程
人工智能·pytorch·深度学习