我有以下代码： import torchimport pandas as pdiris_loader = DataLoader(iris, batch_size=105, shuffle=True)
next(<em
浏览 989提问于2020-06-24得票数 8
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我正在尝试使用来自两个不同数据集的两个数据加载器来训练我的模型。pytorch?_1), train_loader_2)): data = s
浏览 463提问于2019-09-11得票数 0
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我在PyTorch 0.2中使用Dataloader迭代数据集，如下所示：data_iter = iter(dataloader)但IndexError被提出。Traceback (most recent call last):
File "m
浏览 1提问于2018-12-17得票数 2
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在Pytorch中，是否有任何方法使用torch.utils.data.DataLoader类加载特定的单个示例？我想用它做些测试。使用images, labels = next(iter(trainloader))干杯
浏览 0提问于2020-07-06得票数 5
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我正在尝试在Pytorch中加载MNIST数据集，并使用内置的dataloader来迭代训练示例。然而，在迭代器上调用next()时，我得到了一个错误。我对CIFAR10没有这个问题。/data', train=True, transform=transform, download=True)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_siz
浏览 47提问于2019-07-21得票数 1
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当我在python3.7.4中使用pytorch 1.3.1时，如下所示我该如何解决这个问题呢？我发现_DataLoaderIter在datal
浏览 154提问于2020-02-20得票数 2
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如何从DataLoader加载整个数据集？我只得到了一批数据集。这是我的代码images, labels = next(iter(dataloader))
浏览 0提问于2019-08-07得票数 5
抱歉，如果我说的是错的--新的火把。for epoch in range(epochs): computer model etctrainloader = DataLoader(my_data)
重写getitem和
浏览 2提问于2020-03-30得票数 0
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我在跟踪pytorch.org 。这是dataloader的代码。writer_train = SummaryWriter('runs/training')
wri
浏览 6提问于2021-04-09得票数 1
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我感兴趣的是如何将转换应用到由PyTorch DataLoader类生成的批处理中。我的最小例子是这样的： def __iter__(self):
result =然而，在我的例子中，数据是表格的，转换是通过numpy进行的，
浏览 8提问于2022-04-04得票数 0
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我得到的是，当我创建我的图像时，RandomCrop没有放置填充。为什么会这样呢？
与cifar..。break breakdef visualize_pytorch_tensor_img(tensor_image: torch.Tensor,RandomHorizontalFlip(), Normalize(mean=mean, std=std),它似乎奏效了
浏览 8提问于2022-11-17得票数 0
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优化火炬的混合增强实现
、、、
因此，这里有实现的代码。它非常慢，我不知道如何使它更快。似乎有些操作是不可避免的，从本质上说是缓慢的，就像按0.5的权重缩放图像一样，然后把每个单元加起来似乎是一个非常缓慢和不可避免的操作。我把它应用到强化学习中，这样我就可以增加6,400万张图像，这就是为什么我需要更快的速度。 imgs, _ = <e
浏览 18提问于2022-09-19得票数 0
transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)),])
trainloader = torch.utils.data.DataLoader, batch_size=64, shuffle=True) #
浏览 190提问于2021-09-09得票数 0
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对于下一批，数据加载器提供之前生产的同一批数据。dataloader=torch.utils.data.DataLoader(DataSet(df,apply_aug=True),batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=False) images,masks=next(iter(dataloader))print(images.shape,masks.shapetorch.Size(32，1,38
浏览 2提问于2022-05-20得票数 0
在如下所示的while循环中，它给出了StopIteration错误。描述原因的简约代码： loader = DataLoader(dataset, batch_size=args.batch_size)while(dataloader_iter):
浏览 527提问于2020-11-15得票数 1
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给定这样读取JSON文件的Pytorch数据集：from torch.utils.datafin: headers = next(reader)
for line intrain/0/16585.png'], 'label': ['0']
浏览 18提问于2022-09-23得票数 1
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我正在尝试使用PyTorch数据加载器加载图像数据集，但生成的转换是平铺的，并且没有像我预期的那样将原始图像裁剪到中心。transforms.ToTensor()])
dataloader= torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=32, s
浏览 39提问于2020-11-06得票数 0
在pytorch中使用datalloader函数，并清除了iter函数，但next()函数会导致错误。如果您知道解决方案或原因，请帮助我。 我已经更改了批量大小。valid = ImageFolder('/home/minseok/study/dog_cat/valid',transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train,batch_size=256,num_wor
浏览 19提问于2019-04-02得票数 0
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我有x_data和标签。如何使用torch.utils.data.DataLoader将它们组合并加载到模型中？
我创建了一个数据集，培训数据有20k个样本，标签也是分开的。假设我想在模型中加载数据集，每次洗牌并使用我喜欢的批处理大小。Dataloader函数就是这样做的。我怎样才能把它们组合在一起，把它们放在函数中，这样我就可以把它们训练在移相器的模型中？
浏览 0提问于2019-02-20得票数 22
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在我的大学学习中，我正在上一门关于机器学习的课程，我有一个问题，我不知道如何将一个CSV文件加载到Dataloader中，然后测试它，有人能引导我完成这个过程吗？这是代码from torch.utils.data import DataLoaderimport pandasdataiter = iter(trainloader)
images, labels =
浏览 7提问于2022-02-23得票数 0
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