PyTorch的数据处理

💥今天看一下 PyTorch数据通常的处理方法~

一般我们会将dataset用来封装自己的数据集，dataloader用于读取数据

Dataset格式说明

💬dataset定义了这个数据集的总长度，以及会返回哪些参数，模板：

from torch.utils.data import Datasetclass MyDataset(Dataset):def __init__(self, ):# 定义数据集包含的数据和标签def __len__(self):return len(...)def __getitem__(self, index):# 当数据集被读取时，返回一个包含数据和标签的元组return self.x_data[index], self.y_data[index]

DataLoader格式说明

my_dataset = DataLoader(mydataset, batch_size=2, shuffle=True,num_workers=4)# num_workers:多进程读取数据

导入两个列表到Dataset

class MyDataset(Dataset):def __init__(self, ):# 定义数据集包含的数据和标签self.x_data = [i for i in range(10)]self.y_data = [2*i for i in range(10)]def __len__(self):return len(self.x_data)def __getitem__(self, index):# 当数据集被读取时，返回一个包含数据和标签的元组return self.x_data[index], self.y_data[index]mydataset = MyDataset()
my_dataset = DataLoader(mydataset)for x_i ,y_i in my_dataset:print(x_i,y_i)

💬输出：

tensor([0]) tensor([0])
tensor([1]) tensor([2])
tensor([2]) tensor([4])
tensor([3]) tensor([6])
tensor([4]) tensor([8])
tensor([5]) tensor([10])
tensor([6]) tensor([12])
tensor([7]) tensor([14])
tensor([8]) tensor([16])
tensor([9]) tensor([18])

💬如果修改batch_size为2，则输出：

tensor([0, 1]) tensor([0, 2])
tensor([2, 3]) tensor([4, 6])
tensor([4, 5]) tensor([ 8, 10])
tensor([6, 7]) tensor([12, 14])
tensor([8, 9]) tensor([16, 18])

我们可以看出，这是管理每次输出的批次的
还可以控制用多少个线程来加速读取数据（Num Workers），这参数和电脑cpu核心数有关系，尽量不超过电脑的核心数

导入Excel数据到Dataset中

💥dataset只是一个类，因此数据可以从外部导入，我们也可以在dataset中规定数据在返回时进行更多的操作，数据在返回时也不一定是有两个。

pip install pandas
pip install openpyxl

class myDataset(Dataset):def __init__(self, data_loc):data = pd.read_ecl(data_loc)self.x1,self.x2,self.x3,self.x4,self.y = data['x1'],data['x2'],data['x3'] ,data['x4'],data['y']def __len__(self):return len(self.x1)def __getitem__(self, idx):return self.x1[idx],self.x2[idx],self.x3[idx],self.x4[idx],self.y[idx]mydataset = myDataset(data_loc='e:\pythonProject Pytorch1\data.xls')
my_dataset = DataLoader(mydataset,batch_size=2)
for x1_i ,x2_i,x3_i,x4_i,y_i in my_dataset:print(x1_i,x2_i,x3_i,x4_i,y_i)