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PyTorch深度学习简明教程
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使用Dataset和Dataloader加载模型数据
日月光华老师
2023-01-13 03:08:04
课时名称
课时知识点
使用Dataset和Dataloader加载模型数据
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实例讲解
Data
set
和
Data
Loader
的 zoro
数据
集
【pytorch】（二）实例讲解
Data
set
和
Data
Loader
用到的
数据
【工业级
数据
处理】PyTorch中
Data
set
与
Data
Loader
高效封装技巧及性能优化详解
内容概要：文章深入探讨了工业级
数据
处理中
Data
set
与
Data
Loader
的高效封装技巧与实战经验。首先介绍了二者的基本概念，
Data
set
为不同
数据
类型提供统一接口，通过继承实现自定义
数据
集，重写 __len__ 和 __getitem__ 方法以控制
数据
集大小和样本读取逻辑；
Data
Loader
将
Data
set
封装为可迭代对象，支持批量
加载
、
数据
打乱、并行
加载
等功能，提升
数据
处理效率。接着，文章通过构建图像分类
数据
集和
使用
Data
Loader
加载
数据
的实战案例，详细演示了二者在实际项目中的应用。最后，讨论了
Data
Loader
参数调优技巧（如 batch_size、shuffle、num_workers 等）及性能优化策略，并总结了常见问题及解决方案。 适合人群：具备一定编程基础，尤其是熟悉 Python 和 PyTorch 的
数据
科学家、机器学习工程师及深度学习爱好者。
使用
场景及目标：①理解
Data
set
和
Data
Loader
的核心功能与
使用
方法；②掌握自定义
数据
集的构建及
数据
预处理技巧；③学会通过调优
Data
Loader
参数和性能优化策略提高
数据
处理效率，加速
模型
训练过程。 阅读建议：本文内容详实，涵盖理论与实战，建议读者结合实际项目需求，逐步实践文中提供的案例代码，理解每个参数的意义及其对
数据
处理的影响。同时，关注常见问题及解决方案部分，有助于解决实际应用中可能遇到的技术难题。
Pytorch文本分类(imdb
数据
集)，包含
Data
Loader
数据
加载
，最优
模型
保存
Pytorch文本分类(imdb
数据
集)，包含
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Loader
数据
加载
，最优
模型
保存_Pytorch-imdb-classification
使用
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和
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加载
数据
集
使用
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set
和
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Loader
加载
数据
集
Pytorch(五)
使用
Data
Set
和
Data
Loader
数据
加载
Pytorch(五)
使用
Data
Set
和
Data
Loader
数据
加载
记录一下
Data
Set
和
Data
Loader
的
使用
介绍
Data
set
是一个包装类，用来将
数据
包装为
Data
set
类，然后传入
Data
Loader
中
Data
Loader
是一个比较重要的类，它为我们提供的常用操作有：batch_size(每个batch的大小), shuffle(是否进行shuffle操作), num_workers(
加载
数据
的时候
使用
几个子进程) 对比 比如在一个多层感知机的
模型
当中,在不
使用
Data
set
和Da
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