PyTorchでデータローダーを使用してデータを読み込む方法は何ですか？

2年 ago
光, 明
1 minute

PyTorchでは、データを読み込むためにtorch.utils.data.DataLoaderクラスを使用することができます。DataLoaderは、データセットを小さなバッチに分割して読み込む 可変長のデータローダーを提供し、トレーニングを容易にします。

以下は、DataLoaderを使用してデータを読み込む例です。

  1. 必要なライブラリをインポートする。
import torch
from torch.utils.data import DataLoader
  1. データセット
  2. torch.utils.data.Datasetを日本語で言い換えると、「torch.utils.data.Dataset」です。
  3. __len__ メソッド
  4. __getitem__を使う
class CustomDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self, data):
        self.data = data
    
    def __len__(self):
        return len(self.data)
    
    def __getitem__(self, index):
        return self.data[index]
  1. データセット
dataset = CustomDataset(data)
  1. データローダー
  2. データセット
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)
  1. データローダー
  2. 以下を日本語で自然に言い換えると、選択肢は１つだけです：「列挙する」
    →「挙げる」
for i, batch in enumerate(dataloader):
    inputs = batch
    # 在这里执行模型的前向传播和训练操作

DataLoaderはデータのバッチを返すことに注意が必要です。各サンプルのインデックスを取得したい場合は、enumerate関数を使用して取得できます。上記の例では、batchはサイズ32のバッチであり、inputsはそのバッチのデータになります。

願わくば、お役に立てますように！

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