色哟哟视频在线观看-色哟哟视频在线-色哟哟欧美15最新在线-色哟哟免费在线观看-国产l精品国产亚洲区在线观看-国产l精品国产亚洲区久久

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

如何利用Dataloder來處理加載數(shù)據(jù)集

jf_78858299 ? 來源:算法與編程之美 ? 作者:編程之美 ? 2023-02-24 10:42 ? 次閱讀

**1 **問題

圖片在Pytorch中,torch.utils.data中的Dataset與DataLoader是處理數(shù)據(jù)集的兩個(gè)函數(shù),用來處理加載數(shù)據(jù)集。通常情況下,使用的關(guān)鍵在于構(gòu)建dataset類。今天我使用DAtaloader。

**2 **方法

圖片在構(gòu)建數(shù)據(jù)集類時(shí),除了__init__(self),還要有__len__(self)與__getitem__(self,item)兩個(gè)方法,這三個(gè)是必不可少的,至于其它用于數(shù)據(jù)處理的函數(shù),可以任意定義。

百度查詢了有關(guān)于Dataloader的使用方法:

圖片兔兔以指標(biāo)為1,數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)為100的數(shù)據(jù)為例。

圖片

**3 **結(jié)語

百度搜索有關(guān)于Dataloader的使用方法,并根據(jù)去學(xué)習(xí)相關(guān)使用,然后創(chuàng)建了一個(gè)數(shù)據(jù)集!希望在以后的實(shí)驗(yàn)中獲得更多的知識(shí)!以及了解更多有關(guān)于深度學(xué)習(xí)的知識(shí)。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • 數(shù)據(jù)集
    +關(guān)注

    關(guān)注

    4

    文章

    1209

    瀏覽量

    24789
  • DataSet
    +關(guān)注

    關(guān)注

    0

    文章

    5

    瀏覽量

    2209
  • pytorch
    +關(guān)注

    關(guān)注

    2

    文章

    808

    瀏覽量

    13322
收藏 人收藏

    評(píng)論

    相關(guān)推薦

    ADS1299后端數(shù)據(jù)是通過寫好的exe程序來處理的?

    看了ADS1299開發(fā)板,很心動(dòng),因?yàn)槲沂亲龊蠖?b class='flag-5'>數(shù)據(jù)處理的,前端硬件基本自己搞不定,所以想入一個(gè)自己收集一點(diǎn)原始數(shù)據(jù)來玩玩 但是看了1299的手冊(cè),貌似后端數(shù)據(jù)是通過寫好的exe程序來處理
    發(fā)表于 12-25 06:29

    labview程序?yàn)槭裁葱枰e(cuò)誤簇?是用來處理通信的數(shù)據(jù)錯(cuò)誤?

    labview程序?yàn)槭裁葱枰e(cuò)誤簇?是用來處理通信是的數(shù)據(jù)錯(cuò)誤嗎?
    發(fā)表于 11-14 09:54

    pandas對(duì)babynames數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單處理

    利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析——第二章 引言(2):利用pandas對(duì)babynames數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單
    發(fā)表于 08-09 12:58

    Makefile中怎么使用函數(shù)來處理變量?

    Makefile中怎么使用函數(shù)來處理變量?make具有什么參數(shù)?使用make有什么注意事項(xiàng)?
    發(fā)表于 04-28 07:04

    如何利用STM32F103中斷來處理輸入捕獲的數(shù)據(jù)

    輸入捕獲模式有哪些功能呢?如何利用STM32F103中斷來處理輸入捕獲的數(shù)據(jù)呢?
    發(fā)表于 12-13 06:13

    onenet平臺(tái)是怎樣使用http協(xié)議來處理數(shù)據(jù)上傳的

    onenet平臺(tái)是什么?onenet平臺(tái)是怎樣使用http協(xié)議來處理數(shù)據(jù)上傳的?
    發(fā)表于 02-15 06:07

    基于學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略擴(kuò)充你的數(shù)據(jù)

    數(shù)據(jù)增強(qiáng)廣泛是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的數(shù)據(jù)處理手段,不同的數(shù)據(jù)通常會(huì)利用針對(duì)性的數(shù)據(jù)處理手段
    的頭像 發(fā)表于 08-02 15:00 ?9181次閱讀

    數(shù)據(jù)庫中如何使用不同數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)定義方式來處理連接運(yùn)算

    在供暖收費(fèi)系統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫中 當(dāng)兩個(gè)表連接運(yùn)算的要求為元素和集合之間運(yùn)算時(shí) 可以利用集合的冪運(yùn)算進(jìn)行簡(jiǎn)化處理 討論了幾種不同數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)定義方式來處理
    發(fā)表于 10-30 17:19 ?2次下載
    <b class='flag-5'>數(shù)據(jù)</b>庫中如何使用不同<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)</b>表結(jié)構(gòu)定義方式<b class='flag-5'>來處理</b>連接運(yùn)算

    企業(yè)如何利用AI來處理數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)失效的問題

    利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行算法訓(xùn)練時(shí),數(shù)據(jù)在算法模型迭代的過程中并不會(huì)產(chǎn)生理想化的“網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)”,要避免數(shù)據(jù)、計(jì)算等資源成為成本中心,自動(dòng)化的算法生成和數(shù)據(jù)標(biāo)注可能是最高效的解決辦法。
    發(fā)表于 03-05 16:08 ?945次閱讀

    利用Python和PyTorch處理面向?qū)ο蟮?b class='flag-5'>數(shù)據(jù)

    本篇是利用 Python 和 PyTorch 處理面向?qū)ο蟮?b class='flag-5'>數(shù)據(jù)系列博客的第 2 篇。 如需閱讀第 1 篇:原始數(shù)據(jù)
    的頭像 發(fā)表于 08-25 15:30 ?3014次閱讀

    利用 Python 和 PyTorch 處理面向?qū)ο蟮?b class='flag-5'>數(shù)據(jù)(2)) :創(chuàng)建數(shù)據(jù)對(duì)象

    本篇是利用 Python 和 PyTorch 處理面向?qū)ο蟮?b class='flag-5'>數(shù)據(jù)系列博客的第 2 篇。我們?cè)诘?1 部分中已定義 MyDataset 類,現(xiàn)在,讓我們來例化 MyDataset 對(duì)象
    的頭像 發(fā)表于 08-02 17:35 ?958次閱讀
    <b class='flag-5'>利用</b> Python 和 PyTorch <b class='flag-5'>處理</b>面向?qū)ο蟮?b class='flag-5'>數(shù)據(jù)</b><b class='flag-5'>集</b>(2)) :創(chuàng)建<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)</b><b class='flag-5'>集</b>對(duì)象

    使用tf.data進(jìn)行數(shù)據(jù)處理

    在進(jìn)行AI模型訓(xùn)練過程前,需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理, Tensorflow提供了tf.data數(shù)據(jù)處理
    的頭像 發(fā)表于 11-29 15:34 ?1285次閱讀

    如何利用Python和pandas來處理json數(shù)據(jù)

    了如何利用Python和pandas(Python的第三方庫)來處理json數(shù)據(jù),主要內(nèi)容包含: json數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介 常用json數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化網(wǎng)站
    的頭像 發(fā)表于 11-01 10:59 ?2493次閱讀
    如何<b class='flag-5'>利用</b>Python和pandas<b class='flag-5'>來處理</b>json<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)</b>

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常用來處理什么

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks, CNNs)通常被用來處理具有顯著空間層次結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù),特別是圖像和視頻數(shù)據(jù)。它們通過模擬人類視覺處理機(jī)制中的某
    的頭像 發(fā)表于 07-11 14:51 ?872次閱讀

    PyTorch 數(shù)據(jù)加載處理方法

    PyTorch 是一個(gè)流行的開源機(jī)器學(xué)習(xí)庫,它提供了強(qiáng)大的工具來構(gòu)建和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。在構(gòu)建模型之前,一個(gè)重要的步驟是加載處理數(shù)據(jù)。 1. PyTorch 數(shù)據(jù)
    的頭像 發(fā)表于 11-05 17:37 ?478次閱讀
    主站蜘蛛池模板: 91欧洲在线视精品在亚洲| 入禽太深免费视频10| 边做边爱BD免费看片| 亚洲视频在线免费| 手机精品在线| 千禧金瓶梅快播| 李丽莎与土豪50分钟在线观看| 国产成人无码免费精品果冻传媒| 2019天天射干网站| 亚洲精品一区国产欧美| 色多多旧版污污破解版| 97免费在线视频| 亚洲乱码中文字幕久久孕妇黑人| 日韩人妻无码专区一本二本| 麻豆高清区在线| 精品人妻一区二区三区视频53| 国产91青青成人a在线| 99九九免费热在线精品| 亚洲综合春色另类久久| 午夜神器老司机高清无码| 日韩一区二区天海翼| 欧美国产精品主播一区| 久久一本综合| 久久国产精品久久国产精品| 国产亚洲日韩欧美视频| 国产精品一区二区三区免费| 动漫美女被到爽了流漫画| freehd另类xxxx喷水| 闺蜜扒开我尿口使劲揉| 夫妻日本换H视频| AV无码国产精品午夜A片麻豆| 医生含着我的奶边摸边做| 亚洲电影网址| 香港成人社区| 午夜噜噜噜私人影院在线播放| 三叶草成人| 日本一卡二卡三卡四卡无卡免费播放| 女人一级毛片免费视频观看| 美女强奷到抽搐在线播放| 美女张开腿露出尿口扒开来摸动漫| 黑色丝袜美女被网站|