PyTorch 数据加载教程

PyTorch 提供了强大的数据加载和预处理功能，使得在深度学习模型训练中处理数据变得更加简单高效。以下是一些关于 PyTorch 数据加载的基本教程。

数据加载器（DataLoader）

数据加载器是 PyTorch 中用于批量加载数据的组件。它可以将数据集分割成小批量，并提供了许多有用的功能，如打乱数据、多线程加载等。

• 使用 DataLoader 加载数据

  from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
  
  class MyDataset(Dataset):
      def __init__(self):
          # 初始化数据集
          pass
  
      def __len__(self):
          # 返回数据集长度
          pass
  
      def __getitem__(self, idx):
          # 根据索引 idx 获取数据
          pass
  
  dataset = MyDataset()
  loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)
  

• DataLoader 的高级用法 DataLoader 还支持许多高级用法，如多进程加载、自定义 collate_fn 等。

数据预处理

在训练模型之前，通常需要对数据进行预处理，以标准化数据、增加数据集大小等。

• 使用 torchvision.transforms 进行数据预处理

  import torchvision.transforms as transforms
  
  transform = transforms.Compose([
      transforms.ToTensor(),
      transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
  ])
  

• 自定义预处理函数 你也可以自定义预处理函数，以适应特定的数据集。

扩展阅读

更多关于 PyTorch 数据加载和预处理的详细教程，请访问PyTorch 官方文档。

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