1.加载数据集(DatasetandDataloader)得到数据集,数据集需要满足支持索引,知道长度。对其进行shuffle打乱顺序,接着进行分组loader,设置batch_size=2,所以每组有2个数值。 代码如下: importtorch fromtorch.utils.dataimportDataset#Dataset抽象类,只能继承使用 fromtorch.utils.dataimportDataLoader#用于加载数据,入batch_size,shuffle等,直接实例化使用 https://blog.csdn.net/xiongmaowangd/article/details/140496142

2.PyTorchDataset的shuffle与不shuffle:为何会产生显著差异?如何PyTorch中的Dataset和DataLoader提供了高效的数据管理工具,而shuffle参数的设置直接影响数据的顺序。在某些场景中,启用或禁用shuffle可能对模型训练效果造成显著差异。本文将深入探讨shuffle的原理及其对模型性能的影响,结合实际案例和代码,帮助读者更好地理解和应用这一参数。https://blog.51cto.com/u_16827017/12564698

3.单点知识基于实例详解PyTorch中的DataLoader类可迭代式数据集则不依赖于索引访问,而是可以直接迭代出数据,这类似于 Python 中的迭代器协议。DataLoader能够兼容这两种风格的数据集,并将它们转化为合适的形式以供模型训练使用。 1.2 可自定义数据加载顺序 DataLoader支持通过sampler参数来自定义数据加载的顺序。默认情况下,如果设置了shuffle=True,那么在每个 epoch 开https://developer.aliyun.com/article/1467645

4.[PyTorch]dataloader使用教程nlp中的dataloader的使用 torch.utils.data.DataLoader中的参数: dataset(Dataset) – dataset from which to load the data. batch_size(int,optional) – how many samples per batch to load (default: 1). shuffle(bool,optional) – set toTrueto have the data reshuffled at every epoch (default: Falshttps://www.jianshu.com/p/8ea7fba72673

5.Python和PyTorch迭代器(iterator)Dataset和DataLoader可以发现,DataLoader 可以正常进行加载,并且可以设置batch_size的大小,输出的label是 tensor 格式。 所以用进行数据时并不一定需要继承 torch 的 Dataset ,自己写一个相同功能的类也可以。 那么问题来了,既然 dataset 本身就可以迭代,为什么还需要 DataLoader 呢?答案当然是用DataLoader 可以设置 batch_size、shuffle 等https://juejin.cn/post/7137862902047834126

6.jittor.dataset—Jittor1.3.9.2文档>>>fromjittor.dataset.cifarimportCIFAR10>>>fromjittor.datasetimportDataLoader>>>train_dataset=CIFAR10()>>>dataloader=DataLoader(train_dataset,batch_size=8)>>>forbatch_idx,(x_,target)inenumerate(dataloader):>>># 处理每个批次的数据 classjittor.dataset.Dataset(batch_size=16,shuffle=False,drop_lasthttps://cg.cs.tsinghua.edu.cn/jittor/assets/docs/jittor.dataset.html