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
limenga1021 小时前
TensorFlow Keras:快速搭建神经网络模型
人工智能·python·深度学习·神经网络·机器学习·tensorflow
半tour费4 小时前
TextCNN-NPU移植与性能优化实战
python·深度学习·分类·cnn·华为云
shayudiandian7 小时前
深度学习中的激活函数全解析:该选哪一个?
人工智能·深度学习
嵌入式-老费8 小时前
自己动手写深度学习框架(从网络训练到部署)
人工智能·深度学习
强化学习与机器人控制仿真9 小时前
字节最新开源模型 DA3(Depth Anything 3)使用教程(一)从任意视角恢复视觉空间
人工智能·深度学习·神经网络·opencv·算法·目标检测·计算机视觉
AndrewHZ10 小时前
【图像处理基石】如何从动漫参考图中提取色彩风格?
图像处理·人工智能·opencv·pillow·聚类算法·色彩风格·色彩分布
2501_9411458510 小时前
深度学习与计算机视觉在工业质检与智能检测系统中的创新应用研究
人工智能·深度学习·计算机视觉
努力的光头强11 小时前
《智能体设计模式》从零基础入门到精通,看这一篇就够了!
大数据·人工智能·深度学习·microsoft·机器学习·设计模式·ai
没头脑的男大11 小时前
Unet+Transformer脑肿瘤分割检测
人工智能·深度学习·transformer
AI即插即用12 小时前
即插即用涨点系列(十四)2025 SOTA | Efficient ViM:基于“隐状态混合SSD”与“多阶段融合”的轻量级视觉 Mamba 新标杆
人工智能·pytorch·深度学习·计算机视觉·视觉检测·transformer