pytorch升级打怪(三)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了pytorch升级打怪(三)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

简介

处理数据样本的代码可能会变得混乱且难以维护;理想情况下,我们希望我们的数据集代码与模型训练代码解耦,以提高可读性和模块化。PyTorch提供了两个数据原语: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,DataLoader在Dataset周围包装一个可以可以方便地访问样本。

PyTorch域库提供一些预加载的数据集(如FashionMNIST),该子类为torch.utils.data.Dataset,并实现特定于特定数据的功能。它们可用于原型和基准测试您的模型。您可以在这里找到它们:图像数据集、文本数据集和音频数据集

加载数据集

以下是如何从TorchVision加载Fashion-MNIST数据集的示例。Fashion-MNIST是Zalando文章图像的数据集,包括60,000个训练示例和10,000个测试示例。每个示例都包括一个28×28的灰度图像和来自10个班级之一的相关标签。

我们用以下参数加载FashionMNIST数据集:

  • root是存储火车/测试数据的路径,
  • train指定训练或测试数据集,
  • download=True如果root上没有数据,则从互联网上下载数据。
  • transform和target_transform指定功能和标签转换

import torch
from torch.utils.data import Dataset
from torchvision import datasets
from torchvision.transforms import ToTensor
import matplotlib.pyplot as plt


training_data = datasets.FashionMNIST(
    root="data",
    train=True,
    download=True,
    transform=ToTensor()
)

test_data = datasets.FashionMNIST(
    root="data",
    train=False,
    download=True,
    transform=ToTensor()
)


Downloading http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/train-images-idx3-ubyte.gz
Downloading http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/train-images-idx3-ubyte.gz to data/FashionMNIST/raw/train-images-idx3-ubyte.gz

  0%|          | 0/26421880 [00:00<?, ?it/s]
  0%|          | 65536/26421880 [00:00<01:12, 363720.69it/s]
  1%|          | 229376/26421880 [00:00<00:38, 682917.83it/s]
  3%|3         | 917504/26421880 [00:00<00:12, 2109774.93it/s]
 12%|#2        | 3211264/26421880 [00:00<00:03, 6286038.17it/s]
 28%|##8       | 7438336/26421880 [00:00<00:01, 14838321.45it/s]
 41%|####      | 10747904/26421880 [00:00<00:00, 16477772.21it/s]
 57%|#####7    | 15138816/26421880 [00:01<00:00, 22904288.96it/s]
 71%|#######   | 18644992/26421880 [00:01<00:00, 21979092.87it/s]
 92%|#########2| 24346624/26421880 [00:01<00:00, 30077676.52it/s]
100%|##########| 26421880/26421880 [00:01<00:00, 18141478.99it/s]
Extracting data/FashionMNIST/raw/train-images-idx3-ubyte.gz to data/FashionMNIST/raw

Downloading http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/train-labels-idx1-ubyte.gz
Downloading http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/train-labels-idx1-ubyte.gz to data/FashionMNIST/raw/train-labels-idx1-ubyte.gz

  0%|          | 0/29515 [00:00<?, ?it/s]
100%|##########| 29515/29515 [00:00<00:00, 327742.46it/s]
Extracting data/FashionMNIST/raw/train-labels-idx1-ubyte.gz to data/FashionMNIST/raw

Downloading http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Downloading http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/t10k-images-idx3-ubyte.gz to data/FashionMNIST/raw/t10k-images-idx3-ubyte.gz

  0%|          | 0/4422102 [00:00<?, ?it/s]
  1%|1         | 65536/4422102 [00:00<00:11, 363330.31it/s]
  5%|5         | 229376/4422102 [00:00<00:06, 684189.84it/s]
 21%|##1       | 950272/4422102 [00:00<00:01, 2195763.19it/s]
 87%|########6 | 3833856/4422102 [00:00<00:00, 7634326.84it/s]
100%|##########| 4422102/4422102 [00:00<00:00, 6105857.14it/s]
Extracting data/FashionMNIST/raw/t10k-images-idx3-ubyte.gz to data/FashionMNIST/raw

Downloading http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
Downloading http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/t10k-labels-idx1-ubyte.gz to data/FashionMNIST/raw/t10k-labels-idx1-ubyte.gz

  0%|          | 0/5148 [00:00<?, ?it/s]
100%|##########| 5148/5148 [00:00<00:00, 37228063.78it/s]
Extracting data/FashionMNIST/raw/t10k-labels-idx1-ubyte.gz to data/FashionMNIST/raw

迭代和可视化数据集

我们可以像列表一样手动索引Datasets:training_data[index]。我们使用matplotlib在训练数据中可视化一些样本。


labels_map = {
    0: "T-Shirt",
    1: "Trouser",
    2: "Pullover",
    3: "Dress",
    4: "Coat",
    5: "Sandal",
    6: "Shirt",
    7: "Sneaker",
    8: "Bag",
    9: "Ankle Boot",
}
figure = plt.figure(figsize=(8, 8))
cols, rows = 3, 3
for i in range(1, cols * rows + 1):
    sample_idx = torch.randint(len(training_data), size=(1,)).item()
    img, label = training_data[sample_idx]
    figure.add_subplot(rows, cols, i)
    plt.title(labels_map[label])
    plt.axis("off")
    plt.imshow(img.squeeze(), cmap="gray")
plt.show()

pytorch升级打怪(三),PyTorch,pytorch,人工智能,python

为您的文件创建自定义数据集

自定义数据集类必须实现三个函数:

__init__、__len__和__getitem__

。看看这个实现;FashionMNIST图像存储在目录img_dir中,其标签单独存储在CSV文件annotations_file。

在接下来的章节中,我们将分解每个函数中发生的事情。


import os
import pandas as pd
from torchvision.io import read_image

class CustomImageDataset(Dataset):
    def __init__(self, annotations_file, img_dir, transform=None, target_transform=None):
        self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file)
        self.img_dir = img_dir
        self.transform = transform
        self.target_transform = target_transform

    def __len__(self):
        return len(self.img_labels)

    def __getitem__(self, idx):
        img_path = os.path.join(self.img_dir, self.img_labels.iloc[idx, 0])
        image = read_image(img_path)
        label = self.img_labels.iloc[idx, 1]
        if self.transform:
            image = self.transform(image)
        if self.target_transform:
            label = self.target_transform(label)
        return image, label

__init__

实例化数据集对象时,__init__函数运行一次。我们初始化包含图像、注释文件和两个转换的目录(下一节将更详细地介绍)。


def __init__(self, annotations_file, img_dir, transform=None, target_transform=None):
    self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file)
    self.img_dir = img_dir
    self.transform = transform
    self.target_transform = target_transform

__len__

__len__函数返回我们数据集中的样本数。


def __len__(self):
    return len(self.img_labels)

__getitem__

__getitem__函数加载并返回给定索引idx的数据集的样本。基于索引,它识别图像在磁盘上的位置,使用read_image将其转换为张量,从self.img_labels中的csv数据中检索相应的标签,调用其上的转换函数(如果适用),并在元组中返回张量图像和相应标签。


def __getitem__(self, idx):
    img_path = os.path.join(self.img_dir, self.img_labels.iloc[idx, 0])
    image = read_image(img_path)
    label = self.img_labels.iloc[idx, 1]
    if self.transform:
        image = self.transform(image)
    if self.target_transform:
        label = self.target_transform(label)
    return image, label

准备您的数据以使用DataLoaders进行训练

Dataset检索我们数据集的功能,并一次标记一个样本。在训练模型时,我们通常希望以“迷你批次”传递样本,在每个时代重新洗牌数据以减少模型过拟合,并使用Pythonmultiprocessing来加快数据检索速度。

DataLoader是一个可以在一个简单的API中为我们抽象这种复杂性的可以进行的。

from torch.utils.data import DataLoader

train_dataloader = DataLoader(training_data, batch_size=64, shuffle=True)
test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64, shuffle=True)

通过DataLoader进行遍载

我们已经将该数据集加载到DataLoader,可以根据需要迭代数据集。下面的每个迭代都会返回一批train_features和train_labels(分别包含batch_size=64特征和标签)。因为我们指定了shuffle=True,在我们遍复所有批次后,数据被洗牌(为了更精细地控制数据加载顺序,请查看采样器)。


# Display image and label.
train_features, train_labels = next(iter(train_dataloader))
print(f"Feature batch shape: {train_features.size()}")
print(f"Labels batch shape: {train_labels.size()}")
img = train_features[0].squeeze()
label = train_labels[0]
plt.imshow(img, cmap="gray")
plt.show()
print(f"Label: {label}")

pytorch升级打怪(三),PyTorch,pytorch,人工智能,python文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-839515.html

Feature batch shape: torch.Size([64, 1, 28, 28])
Labels batch shape: torch.Size([64])
Label: 5

到了这里,关于pytorch升级打怪(三)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 人工智能(Pytorch)搭建模型6-使用Pytorch搭建卷积神经网络ResNet模型

    大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下人工智能(Pytorch)搭建模型6-使用Pytorch搭建卷积神经网络ResNet模型,在本文中,我们将学习如何使用PyTorch搭建卷积神经网络ResNet模型,并在生成的假数据上进行训练和测试。本文将涵盖这些内容:ResNet模型简介、ResNet模型结构、生成假

    2024年02月06日
    浏览(77)
  • 人工智能(pytorch)搭建模型10-pytorch搭建脉冲神经网络(SNN)实现及应用

    大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型10-pytorch搭建脉冲神经网络(SNN)实现及应用,脉冲神经网络(SNN)是一种基于生物神经系统的神经网络模型,它通过模拟神经元之间的电信号传递来实现信息处理。与传统的人工神经网络(ANN)不同,SNN 中的

    2024年02月08日
    浏览(50)
  • 人工智能(pytorch)搭建模型17-pytorch搭建ReitnNet模型,加载数据进行模型训练与预测

    大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型17-pytorch搭建ReitnNet模型,加载数据进行模型训练与预测,RetinaNet 是一种用于目标检测任务的深度学习模型,旨在解决目标检测中存在的困难样本和不平衡类别问题。它是基于单阶段检测器的一种改进方法,通

    2024年02月15日
    浏览(95)
  • 人工智能:Pytorch,TensorFlow,MXNET,PaddlePaddle 啥区别?

    学习人工智能的时候碰到各种深度神经网络框架:pytorch,TensorFlow,MXNET,PaddlePaddle,他们有什么区别? PyTorch、TensorFlow、MXNet和PaddlePaddle都是深度学习领域的开源框架,它们各自具有不同的特点和优势。以下是它们之间的主要区别: PyTorch是一个开源的Python机器学习库,它基

    2024年04月16日
    浏览(69)
  • 人工智能(Pytorch)搭建模型2-LSTM网络实现简单案例

     本文参加新星计划人工智能(Pytorch)赛道:https://bbs.csdn.net/topics/613989052  大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下人工智能(Pytorch)搭建模型2-LSTM网络实现简单案例。主要分类三个方面进行描述:Pytorch搭建神经网络的简单步骤、LSTM网络介绍、Pytorch搭建LSTM网络的代码实战 目录

    2024年02月03日
    浏览(65)
  • AI写作革命:PyTorch如何助力人工智能走向深度创新

    身为专注于人工智能研究的学者,我十分热衷于分析\\\"AI写稿\\\"与\\\"PyTorch\\\"这两项领先技术。面对日益精进的人工智能科技,\\\"AI写作\\\"已不再是天方夜谭;而\\\"PyTorch\\\"如璀璨明珠般耀眼,作为深度学习领域的尖端工具,正有力地推进着人工智能化进程。于此篇文章中,我将详细解析\\\"

    2024年04月13日
    浏览(57)
  • 人工智能(pytorch)搭建模型12-pytorch搭建BiGRU模型,利用正态分布数据训练该模型

    大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型12-pytorch搭建BiGRU模型,利用正态分布数据训练该模型。本文将介绍一种基于PyTorch的BiGRU模型应用项目。我们将首先解释BiGRU模型的原理,然后使用PyTorch搭建模型,并提供模型代码和数据样例。接下来,我们将

    2024年02月09日
    浏览(68)
  • 人工智能(pytorch)搭建模型14-pytorch搭建Siamese Network模型(孪生网络),实现模型的训练与预测

    大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型14-pytorch搭建Siamese Network模型(孪生网络),实现模型的训练与预测。孪生网络是一种用于度量学习(Metric Learning)和比较学习(Comparison Learning)的深度神经网络模型。它主要用于学习将两个输入样本映射到一个

    2024年02月11日
    浏览(142)
  • 人工智能(pytorch)搭建模型8-利用pytorch搭建一个BiLSTM+CRF模型,实现简单的命名实体识别

    大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型8-利用pytorch搭建一个BiLSTM+CRF模型,实现简单的命名实体识别,BiLSTM+CRF 模型是一种常用的序列标注算法,可用于词性标注、分词、命名实体识别等任务。本文利用pytorch搭建一个BiLSTM+CRF模型,并给出数据样例,

    2024年02月09日
    浏览(63)
  • 人工智能TensorFlow PyTorch物体分类和目标检测合集【持续更新】

    1. 基于TensorFlow2.3.0的花卉识别 基于TensorFlow2.3.0的花卉识别Android APP设计_基于安卓的花卉识别_lilihewo的博客-CSDN博客 2. 基于TensorFlow2.3.0的垃圾分类 基于TensorFlow2.3.0的垃圾分类Android APP设计_def model_load(img_shape=(224, 224, 3)_lilihewo的博客-CSDN博客   3. 基于TensorFlow2.3.0的果蔬识别系统的

    2024年02月09日
    浏览(62)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包