PyTorch 提供了灵活的工具来处理数据加载，以下是核心内容概览：

1. 数据加载流程 🧱

  • Dataset 类：封装数据读取逻辑 

    from torch.utils.data import Dataset
class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self): ...
    def __len__(self): ...
    def __getitem__(self): ...
    PyTorch_数据加载

  • DataLoader 类：实现数据批量加载与打乱 

    from torch.utils.data import DataLoader
loader = DataLoader(MyDataset(), batch_size=32, shuffle=True)

2. 常用数据集示例 📁

  • 内置数据集：torchvision.datasets

    • MNIST 手写数字识别
    • CIFAR10 彩色图像分类
    • Fashion-MNIST 衣物分类
    PyTorch_数据集示例

  • 自定义数据集：需继承 Dataset 并实现三个方法

    • __init__：初始化数据路径与转换
    • __len__：返回数据总量
    • __getitem__：获取单个样本

3. 扩展阅读 🔍

4. 实践建议 📝

  • 使用 torchvision.transforms 进行数据预处理
  • 结合 torch.utils.data.ConcatDataset 合并多个数据集
  • 通过 num_workers 参数加速数据加载
PyTorch_数据加载流程