PyTorch 中的数据加载是机器学习任务中至关重要的一环。本文将带您了解如何在 PyTorch 中进行数据加载。

1. 什么是数据加载？

数据加载是指将数据从原始存储介质（如文件、数据库等）中提取出来，并将其转换成模型训练所需的格式和结构。在 PyTorch 中，数据加载通常涉及以下几个步骤：

  • 数据预处理：对原始数据进行清洗、归一化等操作，使其适合模型输入。
  • 数据分割：将数据集分割成训练集、验证集和测试集。
  • 创建 DataLoader：将分割好的数据集加载到内存中，并进行批处理。

2. PyTorch 数据加载流程

以下是一个简单的 PyTorch 数据加载流程示例：

from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
from torchvision import transforms

# 定义数据集类
class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self):
        # 初始化数据集
        pass

    def __len__(self):
        # 返回数据集大小
        pass

    def __getitem__(self, idx):
        # 返回单个数据样本
        pass

# 数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
])

# 创建数据集
dataset = MyDataset()

# 创建 DataLoader
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 加载数据
for data in dataloader:
    # 处理数据
    pass

3. 扩展阅读

如果您想了解更多关于 PyTorch 数据加载的内容，可以阅读以下文章：

4. 图片展示

下面是一张展示 PyTorch 数据加载流程的图片：

Data Loading Process