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PyTorch 中自定义数据集的读取方法

显然我们在学习深度学习时，不能只局限于通过使用官方提供的MNSIT、CIFAR-10、CIFAR-100这样的数据集，很多时候我们还是需要根据自己遇到的实际问题自己去搜集数据，然后制作数据集（收集数据集的方法有很多...这里只介绍数据集的读取。 1....自定义数据集的方法： 首先创建一个Dataset类 [在这里插入图片描述] 在代码中： def init() 一些初始化的过程写在这个函数下 def...len() 返回所有数据的数量,比如我们这里将数据划分好之后，这里仅仅返回的是被处理后的关系 def getitem() 回数据和标签补充代码 上述已经将框架打出来了，接下来就是将框架填充完整就行了...mode=='train': self.images=self.images[:int(0.6*len(self.images))] # 将数据集的60%设置为训练数据集合

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使用内存映射加快PyTorch数据集的读取

本文将介绍如何使用内存映射文件加快PyTorch数据集的加载速度 在使用Pytorch训练神经网络时，最常见的与速度相关的瓶颈是数据加载的模块。...Dataset是我们进行数据集处理的实际部分，在这里我们编写训练时读取数据的过程，包括将样本加载到内存和进行必要的转换。...对于Dataset，必须实现:__init_,__len__和__getitem__ 三个方法 实现自定义数据集 接下来，我们将看到上面提到的三个方法的实现。...这里使用的数据集由 350 张 jpg 图像组成。...从下面的结果中，我们可以看到我们的数据集比普通数据集快 30 倍以上： 总结 本文中介绍的方法在加速Pytorch的数据读取是非常有效的，尤其是使用大文件时，但是这个方法需要很大的内存，在做离线训练时是没有问题的

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    使用内存映射加快PyTorch数据集的读取

    来源：DeepHub IMBA本文约1800字，建议阅读9分钟本文将介绍如何使用内存映射文件加快PyTorch数据集的加载速度。...Dataset是我们进行数据集处理的实际部分，在这里我们编写训练时读取数据的过程，包括将样本加载到内存和进行必要的转换。...实现自定义数据集 接下来，我们将看到上面提到的三个方法的实现。...这里使用的数据集由 350 张 jpg 图像组成。...从下面的结果中，我们可以看到我们的数据集比普通数据集快 30 倍以上： 总结 本文中介绍的方法在加速Pytorch的数据读取是非常有效的，尤其是使用大文件时，但是这个方法需要很大的内存，在做离线训练时是没有问题的

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    在PyTorch中构建高效的自定义数据集

    这个简单的更改显示了我们可以从PyTorch的Dataset类获得的各种好处。例如，我们可以生成多个不同的数据集并使用这些值，而不必像在NumPy中那样，考虑编写新的类或创建许多难以理解的矩阵。...数据集将具有文件名列表和图像目录的路径，从而让__getitem__函数仅读取图像文件并将它们及时转换为张量来进行训练。...通过提供适当数量的工作线程，DataLoader可以并行处理多个图像文件，可以使其运行得更快。...PyTorch数据加载教程（https://pytorch.org/tutorials/beginner/data_loading_tutorial.html）有更详细的图像数据集，加载器，和互补数据集...通过使用内置函数轻松拆分自定义PyTorch数据集来创建验证集。 事实上，您可以在任意间隔进行拆分，这对于折叠交叉验证集非常有用。我对这个方法唯一的不满是你不能定义百分比分割，这很烦人。

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    《我的PaddlePaddle学习之路》笔记四——自定义图像数据集的识别

    0.11.0、Python 2.7 数据集介绍 ---- 如果我们要训练自己的数据集的话,就需要先建立图像列表文件,下面的代码是Myreader.py读取图像数据集的一部分,从这些代码中可以看出,图像列表中...: 文件名 作用 trainer.list 用于训练的图像列表 test.list 用于测试的图像列表 readme.json 该数据集的json格式的说明,方便以后使用 readme.json文件的格式如下...---- 通过MyReader.py这个程序可以将上一部分的图像列表读取,生成训练和测试使用的reader,在生成reader前,要传入一个图像的大小,PaddlePaddle会帮我们按照这个大小随机裁剪一个方形的图像...训练数据:这次的训练数据是我们自定义的数据集....,在每个pass之后保存一下参数和测试一下测试数据集的预测准确率.

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    花一周清理PASCAL数据集的17120图像，将mAP提高13%

    本文中，研究者将利用 AI CS 功能来改进、更新和升级最流行的目标检测基准数据集 PASCAL VOC 2012 。...我们通过重新标记整个数据集的 500 多个标签来解决这个问题。 原始注释示例。图中有两张沙发和两把扶手椅。两把扶手椅中的一张标注为沙发，而另一把则标注为椅子。数据标注发生了一些错误，需要修复。...无论如何，这样的结果会让我们的实验更有趣。让我们看看是否可以在不调整模型参数的情况下，通过改进数据来获得所需的指标值。...在更新的 PASCAL 上训练的自定义模型 在这里，我们采用相同的图像进行训练和验证，以训练以下模型作为基线。唯一的区别是拆分中的数据更好（添加了更多标签并修复了一些标签）。...不幸的是，原始数据集并没有在其训练 / 测试集拆分中包含 17120 个图像中的每一个，有些图片被遗漏了。

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    除了写烂的手写数据分类，你会不会做自定义图像数据集的识别？！

    网上看的很多教程都是几个常见的例子，从内置模块或在线download数据集，要么是iris，要么是MNIST手写识别数字，或是UCI ，数据集不需要自己准备，所以不关心如何读取数据、做数据预处理相关的内容...本文从图片下载，到生成数据集列表，建立模型，最后到预测，将整个图片分类的实操流程详细讲解。...如果我们要训练自己的数据集的话,就需要先建立图像列表文件,下面的代码是Myreader.py读取图像数据集的一部分,从这些代码中可以看出,图像列表中,图像的路径和标签是以\t来分割的,所以我们在生成这个列表的时候...用于训练的图像列表 test.list 用于测试的图像列表 readme.json 该数据集的json格式的说明,方便以后使用 readme.json文件的格式如下,可以很清楚看到整个数据的图像数量...开始训练 要启动训练要4个参数,分别是训练数据,训练的轮数,训练过程中的事件处理,输入数据和标签的对应关系. 训练数据:这次的训练数据是我们自定义的数据集.

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    《我的PaddlePaddle学习之路》笔记十——自定义图像数据集实现目标检测

    在这篇文章中介绍如何使用自定义的图像数据集来做目标检测。...数据集介绍 ---- 我们本次使用的到的数据集是自然场景下的车牌，不知读者是否还记得在车牌端到端的识别这篇文章中，我们使用到的车牌是如何裁剪的，我们是使用OpenCV经过多重的的图像处理才达到车牌定位的...然后为了让我们的数据集更符合VOC数据集，我们要对图像重命名，命名程序如下： # coding=utf-8 import os def rename(images_dir): # 获取所有图像...有了图像和图像的标注文件，我们还需要两个图像列表，训练图像列表trainval.txt和测试图像列表test.txt，应为我们这次的数据集的文件夹的结构跟之前的不一样，所以我们生成图像列表的程序也不一样了.../models/params_pass.tar.gz') 评估输出的结果如下： TestCost: 1.813083, Detection mAP=90.5595 预测数据 ---- 获取预测数据 首先我们先要找几张图像来作为预测的数据

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    最完整的PyTorch数据科学家指南（2）

    本篇文章继续为同学们讲解神经网络的卷积层部分。 ? 因此，Conv2d图层需要使用Cin通道将高度为H且宽度为W的图像作为输入 。...数据集和数据加载器 在训练或测试时，我们如何将数据传递到神经网络？我们绝对可以像上面一样传递张量，但是Pytorch还为我们提供了预先构建的数据集，以使我们更轻松地将数据传递到神经网络。...但是Pytorch的主要功能来自其巨大的自定义功能。如果PyTorch提供的数据集不适合我们的用例，我们也可以创建自己的自定义数据集。...了解自定义数据集 要编写我们的自定义数据集，我们可以利用torch.utils.data.Dataset Pytorch提供的抽象类 。...我们需要继承Dataset类，并需要定义两个方法来创建自定义数据集。 ? 例如，我们可以创建一个简单的自定义数据集，该数据集从文件夹返回图像和标签。

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    Texar-PyTorch：在PyTorch中集成TensorFlow的最佳特性

    简单而高效的数据处理—丰富的内置数据处理模块，适用于常见类型的数据集。用户可以利用简单的接口实现自定义数据处理模块，而无需担心性能问题。...接下来将更详细地介绍 Texar-PyTorch 中建模、数据处理和模型训练这三个关键部分。 建模模块 如图 1 所示，Texar-Pytorch 提供了全套的 ML 模块集。...特别的是，RecordData 相当于 TensorFlow 著名的 TFRecordData，后者以二进制格式读取文件，从而允许从文本到图像的任意数据类型。太酷了，不是吗？...创建自定义数据集 用户可以自定义如何处理数据实例和创建批次，而 Texar 将为你处理缓存、惰性处理和迭代。下面的示例说明了这一点。 ? 代码示例 4：对输入文本执行 BPE 分词的自定义数据集。...你是否希望 API 灵活适应你的非传统算法，例如，在对抗学习中交替优化多个损失函数？Texar 训练器（Executor）是你的不二选择。

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    Texar-PyTorch：在PyTorch中集成TensorFlow的最佳特性

    简单而高效的数据处理—丰富的内置数据处理模块，适用于常见类型的数据集。用户可以利用简单的接口实现自定义数据处理模块，而无需担心性能问题。...接下来将更详细地介绍 Texar-PyTorch 中建模、数据处理和模型训练这三个关键部分。 建模模块 如图 1 所示，Texar-Pytorch 提供了全套的 ML 模块集。...特别的是，RecordData 相当于 TensorFlow 著名的 TFRecordData，后者以二进制格式读取文件，从而允许从文本到图像的任意数据类型。太酷了，不是吗？...创建自定义数据集 用户可以自定义如何处理数据实例和创建批次，而 Texar 将为你处理缓存、惰性处理和迭代。下面的示例说明了这一点。 ? 代码示例 4：对输入文本执行 BPE 分词的自定义数据集。...你是否希望 API 灵活适应你的非传统算法，例如，在对抗学习中交替优化多个损失函数？Texar 训练器（Executor）是你的不二选择。

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    AI 开源 Texar-PyTorch：卡内基梅隆大学的研究者开源的通用机器学习框架

    简单而高效的数据处理—丰富的内置数据处理模块，适用于常见类型的数据集。用户可以利用简单的接口实现自定义数据处理模块，而无需担心性能问题。...接下来将更详细地介绍 Texar-PyTorch 中建模、数据处理和模型训练这三个关键部分。 建模模块 如图 1 所示，Texar-Pytorch 提供了全套的 ML 模块集。...特别的是，RecordData 相当于 TensorFlow 著名的 TFRecordData，后者以二进制格式读取文件，从而允许从文本到图像的任意数据类型。太酷了，不是吗？...创建自定义数据集 用户可以自定义如何处理数据实例和创建批次，而 Texar 将为你处理缓存、惰性处理和迭代。下面的示例说明了这一点。 代码示例 4：对输入文本执行 BPE 分词的自定义数据集。...你是否希望 API 灵活适应你的非传统算法，例如，在对抗学习中交替优化多个损失函数？Texar 训练器（Executor）是你的不二选择。

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    Texar-PyTorch：在PyTorch中集成TensorFlow的最佳特性

    简单而高效的数据处理—丰富的内置数据处理模块，适用于常见类型的数据集。用户可以利用简单的接口实现自定义数据处理模块，而无需担心性能问题。...接下来将更详细地介绍 Texar-PyTorch 中建模、数据处理和模型训练这三个关键部分。 建模模块 如图 1 所示，Texar-Pytorch 提供了全套的 ML 模块集。...特别的是，RecordData 相当于 TensorFlow 著名的 TFRecordData，后者以二进制格式读取文件，从而允许从文本到图像的任意数据类型。太酷了，不是吗？...创建自定义数据集 用户可以自定义如何处理数据实例和创建批次，而 Texar 将为你处理缓存、惰性处理和迭代。下面的示例说明了这一点。 ? 代码示例 4：对输入文本执行 BPE 分词的自定义数据集。...你是否希望 API 灵活适应你的非传统算法，例如，在对抗学习中交替优化多个损失函数？Texar 训练器（Executor）是你的不二选择。

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    Texar-PyTorch：在PyTorch中集成TensorFlow的最佳特性

    简单而高效的数据处理—丰富的内置数据处理模块，适用于常见类型的数据集。用户可以利用简单的接口实现自定义数据处理模块，而无需担心性能问题。...接下来将更详细地介绍 Texar-PyTorch 中建模、数据处理和模型训练这三个关键部分。 建模模块 如图 1 所示，Texar-Pytorch 提供了全套的 ML 模块集。...特别的是，RecordData 相当于 TensorFlow 著名的 TFRecordData，后者以二进制格式读取文件，从而允许从文本到图像的任意数据类型。太酷了，不是吗？...创建自定义数据集 用户可以自定义如何处理数据实例和创建批次，而 Texar 将为你处理缓存、惰性处理和迭代。下面的示例说明了这一点。 ? 代码示例 4：对输入文本执行 BPE 分词的自定义数据集。...你是否希望 API 灵活适应你的非传统算法，例如，在对抗学习中交替优化多个损失函数？Texar 训练器（Executor）是你的不二选择。

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    如何利用好FASTAI——新版本fastai-v1.0快速入门

    下载网址：http://files.fast.ai/models/ fastai中读取数据集的方式 fastai中最主要的读取数据集的类为class ImageDataBunch，通过该类的几个方法去读取不同格式不同任务的数据集...当然fastai最终使用的还是Pytorch中的函数，因此想要了解fastai读取数据的方式，首先对Pytorch的数据读取方式比较熟悉。...0，猫对于1) 将读取到的数据制作为dataset类，即可以通过__getitem__去索引 利用transform_datasets包装创建好的dataset类，对图像进行图像增强技术，可以在训练的时候实时进行图像变化...类将得到的dataloader类迁移到使用的device(GPUs or CPU) 最后得到的是包含已经将数据集移动到合适device中的dataloader,分别是train_dl、valid_dl和...需要注意的是，在使用ImageDataBunch.from_folder()去读取训练数据集的时候，必须指定想要训练图像的大小，如果不填写的话会报错(未来这个会改进)。

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    如何在Pytorch中正确设计并加载数据集

    一般地，在平常的时候，我们第一个想到的是将所有需要的数据聚成一堆一堆然后通过构建list去一一读取我们的数据： 图片 假如我们编写了上述的图像加载数据集代码，在训练中我们就可以依靠get_training_data...(Pytorch官方教程介绍) Dataset类 Dataset类是Pytorch中图像数据集中最为重要的一个类，也是Pytorch中所有数据集加载类中应该继承的父类。...那么怎么得到图像从而去返回呢？当然不会直接将图像数据加载到内存中，相反我们只需要得到图像的地址就足够了，然后在调用的时候通过不同的读取方式读取即可。...然后在__init__()方法中得到图像的路径，然后将图像路径组成一个数组，这样在__getitim__()中就可以直接读取： # 假设下面这个类是读取船只的数据类 class ShipDataset(...内置的图像增强方式，也可以使用自定义或者其他的图像增强库。

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    【定位】开源 | 基于注意力的图像地理定位网络SAIG，适应多个跨视图数据集，泛化性强！

    现有的跨视图地理定位任务方法通常具有以下特点：1)方法复杂，2) GPU消耗计算，3)严格假设空中和地面图像是中心或方向对齐的。...为了解决以上三个跨视角图像匹配的挑战，我们提出了一种新的骨干网，命名为简单的基于注意力的图像地理定位网络(SAIG)。...此外，与最先进的模型参数相比，SAIG在不使用任何设计良好的特征聚合模块或特征对齐算法的情况下，只有15.9%的模型参数和一半的输出维度，可以很好地适应多个跨视图数据集。...此外，SAIG在图像检索基准上获得了具有竞争力的分数，进一步证明了它的泛化性。该算法作为主干网，具有简单易用和计算量轻的特点，在实际应用中具有重要意义。...此外，我们提出了一个简单的空间混合特征聚合模块(SMD)，可以将空间信息混合并投射到低维空间中以生成特征描述符。特别是SMD继承了不受模型严格假设约束的特性，进一步提高了跨视图任务的性能。

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    Pytorch的基本介绍及模型训练流程

    中，任何基于索引读取数据的类均需继承torch.utils.data.Dataset，该类为数据的读取定义了格式。...False，表示是否进行洗牌打乱操作)，一般训练集设为True，验证集和测试集设为False num_workers(int类型，表示加载数据的时候使用几个子进程)，默认为0，表示使用主进程，推荐和CPU...(dl): print(i, data) 内置数据集 torchvision.datasets 可以理解为PyTorch团队自定义的dataset，这些dataset帮我们提前处理好了很多计算机视觉相关的数据集...transform : 对数据的转换，下一节会介绍 target_transfor：对label的转换 download : 布尔类型，表示是否下载数据集，如果 root 下已经存在数据集，则可以设为...： """ 依赖包载入、数据集载入和划分 以CIFAR10作为模型训练的数据集，训练集50000张，测试集10000张图片 """ import torchvision import torch.nn

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    PyTorch数据Pipeline标准化代码模板

    这篇文章笔者将和大家聚焦于PyTorch的自定义数据读取pipeline模板和相关trciks以及如何优化数据读取的pipeline等。我们从PyTorch的数据对象类Dataset开始。...Dataset原始模板 PyTorch官方为我们提供了自定义数据读取的标准化代码代码模块，作为一个读取框架，我们这里称之为原始模板。...作为PyTorch范式下的数据读取以及为了后续的data loader，三个方法缺一不可。...主要包括datasets默认数据集模块、models经典模型模块、transforms图像增强模块以及utils模块等。...可以看到，我们使用了Compose方法来把各种数据处理方法聚合到一起进行定义数据转换方法。通常作为初始化方法放在__init__()函数下。我们以猫狗图像数据为例进行说明。 ?

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