DataLoader的使用 Pytorch

在 PyTorch 中,tensor.shape 返回一个包含张量各维度大小的元组。

所以,当你执行 print(img.shape),你看到的 (3, 32, 32) 实际上是在告诉你:

  • 这是一个三维张量
  • 第一维(通道)的大小是 3
  • 第二维(高度)的大小是 32
  • 第三维(宽度)的大小是 32
  • import torchvision
    from torch.utils.data import DataLoadertest_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=False,download=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor())
    test_loader = DataLoader(dataset=test_set,batch_size=4,shuffle=True,num_workers=0,drop_last=False)
    img,targert = test_set[0]
    print(img.shape)
    print(targert)

    参数含义

  • dataset=test_set: 指定要加载的数据集
  • batch_size=4: 每批加载 4 个样本
  • shuffle=True: 随机打乱数据顺序
  • num_workers=0: 不使用多进程加载数据
  • drop_last=False: 不丢弃最后一个不完整的批次
import torchvision
from torch.utils.data import DataLoadertest_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=False,download=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor())
test_loader = DataLoader(dataset=test_set,batch_size=4,shuffle=True,num_workers=0,drop_last=False)
img,targert = test_set[0]print(img.shape)
print(targert)for data in test_loader:imgs,targerts = dataprint(imgs.shape)print(targerts)

 

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