在PyTorch中导入自己的数据集通常需要以下步骤:
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
torch.utils.data.Dataset
的自定义数据集类,该类需要实现__len__
和__getitem__
方法:class CustomDataset(Dataset):
def __init__(self, ...):
# 初始化数据集
pass
def __len__(self):
# 返回数据集的大小
pass
def __getitem__(self, idx):
# 返回指定索引的数据和标签
pass
在__init__
方法中,根据需要加载数据集,并将其存储在合适的数据结构中(例如列表、数组等)。
在__len__
方法中,返回数据集的大小。
在__getitem__
方法中,根据索引idx
获取对应的数据和标签,并返回。
创建一个torch.utils.data.DataLoader
对象来加载数据集:
dataset = CustomDataset(...)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
其中,batch_size
是每个批次的样本数,shuffle
表示是否将数据集打乱顺序。
for
循环从dataloader
中逐批次地获取数据和标签:for inputs, labels in dataloader:
# 在这里执行训练或推理操作
pass
输入数据inputs
和对应的标签labels
将作为模型的输入。
注意:在实现自定义数据集类时,需要根据数据集的具体格式和要求进行相应的处理和转换。