pytorch自定义数据集,pandas导入csv文件

pytorch自定义数据集,pandas导入csv文件

[转载]为什么要pytorchdefineDatasets为自定义数据集：PyTorch提供了一个工具函数torch.utils.data.DataLoader。 通过这个类，我们可以在准备小批量时多线程。数据集是pytorch定义的数据集的源代码集合。 下面是自定义数据集的基本框架，初始化是在__init__()中，其中__getitem__()和__len__()两个方法是

∩▽∩ Pytorch中定义一个数据集主要涉及两个主要类：Dataset和DataLoader。 DatasetClassDataset类是Pytorch中所有数据集加载类都应该继承的父类。 其中，父类中有两个私有成员函数__len__。例如：以kagglea上的狗品种数据集为例。 data文件夹中有三个子目录：test:thousandsofpictures,nolabels,testsettrain:10222dogpictures,alljpg,differentsizes,some

在pytorch中，提供了一些接口和类来方便我们定义自己的数据集合。以下是测试自定义样本集的完整过程。 开发环境Ubuntu18.04pytorch1.0pycharm实验目的：掌握pytorch中的数据自定义数据集开源数据集更适合测试算法的有效性，但如果真的用于商业或个人用途，以及一些特殊项目，例如传输线路检查，金属X射线探伤，甚至医疗X射线胶片分析时，都需要针对特定​​行业。

最近，有研究人员在GitHub上开源了一个项目：基于PyTorch深度学习框架制作了YOLOv4的版本。该版本基于YOLOv4作者给出的AlexeyAB/darknet实现，并使用PASCALVOC、COCO和定制的PyTorch计算机视觉。 是自定义数据集吗？ 自定义数据集是与正在处理的特定问题相关的数据集合。 本质上，自定义数据集几乎可以由任何东西组成。 例如像食物图像分类应用程序，

∪＾∪ 一般情况下，__init__()中会写transforms=None。这样方便在调用dataset类时从torch.utils.data.datasetimportDataset中传入自定义transforms。所以这里PyTorch中文网站给大家总结了几种常用的transforms。 定义数据集（自定义数据集）的读取方法（使用Dataloader）。 书本文将涵盖以下几个方面：自定义数据集基本方法