机器学习笔记 - 基于pytorch的自定义数据集和数据加载器

最新推荐文章于 2024-05-09 14:47:10 发布
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分类专栏： 深度学习从入门到精通 文章标签： pytorch 人工智能 python DataLoader Dataset 数据加载器
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本文介绍了如何在PyTorch中创建自定义数据集和数据加载器，特别是针对目标检测任务的VOC格式数据。通过实现Dataset类的`__init__`、`__len__`和`__getitem__`方法，可以加载和处理图像及其对应的XML标签信息。然后，利用DataLoader进行数据批量加载，以高效地进行训练。参考PyTorch官方教程，理解自定义数据加载流程。

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         PyTorch 提供了torch.utils.data.DataLoader和torch.utils.data.Dataset 允许您使用预加载的数据集以及您自己的数据。 Dataset存储样本及其相应的标签，并基于DataLoader进行迭代Dataset以访问样本。

        自定义 Dataset 类必须实现三个函数：__init__、__len__和__getitem__。

        下面的代码，是基于voc格式的目标检测的数据集编写的。

        __init__函数里面定义了基本信息

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学以致用 知行合一
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Pytorch时序数据集制作
weixin_41168869的博客
06-20 1177
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