Splitting |Train Set|00| |---|---| ## For example ## ☐ ☐ ☐ 60K train_loader = torch.utils.data.DataLoader( datasets.MNIST('../data', train=True, download=True, transform=transforms.Compose([ (0.3081),) ]) ) batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader( datasets.MNIST('../data', train=False, transform=transforms.Compose([ transforms len(val_db)) train_loader = torch.utils.data.DataLoader( train_db, batch_size=batch_size, shuffle=True) val_loader = torch.utils.data.DataLoader( val_db, batch_size=batch_size, shuffle=True)

中有两个模块是用来导入数据的：torch.utils.data.Dataset 以及 torch.utils.data.DataLoader。 Dataset 存储样本以及它们的标签等信息，Dataset 可以使用预加载的数据集（例如 mnist），也可以使用自定义的数据集；而 DataLoader 是把样本进行访问和索引的工具，它实现了迭代器功能，也就是说它可以依次将 batch_size 数量的样本导出。 注意，前面已经导入过的 python 包我们就不再重复导入了。 from torch.utils.data import Dataset from torch.utils.data import DataLoader 前面说过，Dataset 可以存储自定义数据，我们可以继承 Dataset 类，在子类中实现一些固定功能的函数，这样就相当于封装了自己的数据为 Dataset 类型。为了方便起见，我们先 随后我们再把数据导入到 DataLoader 里面： # batch_size：每次迭代取出的数据量 # shuffle：洗牌的意思，先把数据打乱，然后再分为不同的batch ### Chapter 1. 准备章节 train_dataloader = DataLoader(training_data, batch_size=64, shuffle=True) test_dataloader = DataLoader(test_data

Prerequisites & What is Pytorch? • Training & Testing Neural Networks in Pytorch • Dataset & Dataloader • Tensors • torch.nn: Models, Loss Functions • torch.optim: Optimization • Save/load models utils.data.Dataset & torch.utils.data.DataLoader Testing ## Dataset & Dataloader • Dataset: stores data samples and expected values - Dataloader: groups data in batches, enables multiprocessing MyDataset(file) ● dataloader = DataLoader(dataset, batch_size, shuffle=True) Training: True Testing: False More info about batches and shuffling here. ## Dataset & Dataloader from torch.utils.data

Concepts of PyTorch • Tensors • Autograd • Modular structure • Models / Layers • Datasets • Dataloader • Visualization Tools like • TensorboardX (monitor training) • PyTorchViz (visualise computation y_train_tensor) print(train_data[0]) ## Dataloader ## • Dataloader • What happens if we have a huge dataset? Have to train in 'batches' • Use PyTorch's Dataloader class! • We tell it which dataset mini-batch every time. from torch.utils.data import DataLoader train_loader = DataLoader(dataset=train_data, batch_size=16, shuffle=True) ## Dataloader (example) ## • Sample Code in Practice: losses =

transforms.Resize((32, 32)), transforms.ToTensor() ]) ]), download=True) cifar_train = DataLoader(cifar_train, batch_size=batchsz, shuffle=True) cifar_test = datasets.CIFAR10('cifar', 3/0/c/c30c137bd581cbe5e35e46bb0d027e3c/p7_1.jpg) ## ☀️ ☁️ ☁️ train_loader = torch.utils.data.DataLoader( datasets.MNIST('../data', train=True, download=True, transform=transforms.Compose([ ]) ), batch_size=batch_size, shuffle=True) ## 😄 ☐ ☐ ☐ train_loader = torch.utils.data.DataLoader( datasets.MNIST('../data', train=True, download=True, transform=transforms.Compose([

选取代价函数值最小的模型 4. 用步骤3中选出的模型对测试集计算得出推广误差（代价函数的值） ## 数据集制作 PyTorch的dataloader是用于读取训练数据的工具，它可以自动将数据分割成小batch，并在训练过程中进行数据预处理。 DataLoader  dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) 其中RandomResizedCrop是随机裁剪方法 Rand

"""构造一个PyTorch数据迭代器""" dataset = data.TensorDataset(*data_arrays) return data.DataLoader(dataset, batch_size, shuffle=is_train) batch_size = 10 data_iter = load_array((features, labels) previous page) ax.set_title(titles[i]) return axes 以下是训练数据集中前几个样本的图像及其相应的标签。 X, y = next(iter(data.DataLoader(mnist_train, batch_size=18))) show_images(X.reshape(18, 28, 28), 2, 9, titles=get_fashion_mnist_labels(y)); def get_dataloader_workers(): # @save """使用4个进程来读取数据""" return 4 train_iter = data.DataLoader(mnist_train, batch_size, shuffle=True, num_workers=get_dataloader_workers())

MNIST 数据集，不需要开发者额外编写代码，使用起来非常方便。这里利用 PyTorch 附带的 torchvision 库自动在线下载 MNIST 数据集，并转换为 PyTorch 的数据对象 DataLoader 格式。代码如下： import torch # 导入 pytorch from torch import nn # 导入 pytorch 的网络层子库 from torch.nn import ))) # 创建 Dataloader 对象，方便以批量形式训练，随机打乱顺序 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_db, batch_size=batch_size, sh train_loader=torch.utils.data.DataLoader(train_db, batch_size=batch_size PyTorch 提供的 torch.utils.data.DataLoader 类可以方便完成模型的批量训练，只需要调用设 定 batch_size 参数即可构建带 batch 功能的数据集对象，设定 shuffle 参数让 DataLoader 自动内部打乱数据之间的先后顺序，防止网络记忆住样本的标签信息。 为了方便理解 DataLoader 对象是如何产生批量数据的，可以试着加载一个批的数据并观察。代码如下：

CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transforms) trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=2) testset = torchvision.datasets CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transforms) testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=2) classes = ('plane', 'car'

Exp Log Datasets ABCDataset ## 目标函数 0–1损失 均方差损失 交叉熵损失 对数损失 Matmul Mul Pow Reshape DataLoader ABCDataLoader ## 优化方法 SGD Adam AdaGrad AdaDelta Sum Transpose DataLoaderIter ABCDataLoaderIter