2024年5月20日发(作者：)
pytorch加载数据集的方法
（原创实用版3篇）
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序 言
下面是本店铺为大家精心编写的3篇《pytorch加载数据集的方法》，供大
家借鉴与参考。下载后，可根据实际需要进行调整和使用，希望能够帮助到大家，
谢射!
pytorch加载数据集的方法
（3篇）
《pytorch加载数据集的方法》篇1
在 PyTorch 中，可以使用 DataLoader 类来加载自定义数据集。以下是加
载自定义数据集的步骤：
1. 准备数据：将数据集存储在文件夹中，并将其分为训练集、测试集和验
证集。
2. 创建 DataLoader 对象：使用 PyTorch 提供的 DataLoader 类，构造函
数需要传入数据集的路径和数据集类型。
3. 加载数据：使用 DataLoader 对象的 load_data() 方法，将数据集加载
到内存中。
4. 处理数据：使用 DataLoader 对象的 collate_fn() 方法，将数据集中
的数据进行处理，以便后续用于训练神经网络。
下面是一个简单的示例，演示如何使用 PyTorch 加载自定义数据集：
```python
import torch
from import DataLoader
from torchvision import datasets
# 准备数据集
train_dataset = older("path/to/train/data",
transform=or())
test_dataset = older("path/to/test/data",
transform=or())
# 创建 DataLoader 对象
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