《PyTorch深度学习实践》第八讲加载数据集-编程知识

《PyTorch深度学习实践》第八讲加载数据集

一、

1、DataSet 是抽象类，不能实例化对象，主要是用于构造我们的数据集

2、DataLoader 需要获取DataSet提供的索引[i]和len;用来帮助我们加载数据，比如说做shuffle(提高数据集的随机性)，batch_size,能拿出Mini-Batch进行训练。它帮我们自动完成这些工作。DataLoader可实例化对象。DataLoader is a class to help us loading data in Pytorch.

3、__getitem__目的是为支持下标(索引)操作

二、

import torch
import numpy as np
from torch.utils.data import Dataset
from torch.utils.data import DataLoader# prepare datasetclass DiabetesDataset(Dataset):def __init__(self, filepath):xy = np.loadtxt(filepath, delimiter=',', dtype=np.float32)self.len = xy.shape[0] # shape(多少行，多少列)self.x_data = torch.from_numpy(xy[:, :-1])self.y_data = torch.from_numpy(xy[:, [-1]])def __getitem__(self, index):return self.x_data[index], self.y_data[index]def __len__(self):return self.lendataset = DiabetesDataset('diabetes.csv')
train_loader = DataLoader(dataset=dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=0) #num_workers 多线程# design model using classclass Model(torch.nn.Module):def __init__(self):super(Model, self).__init__()self.linear1 = torch.nn.Linear(8, 6)self.linear2 = torch.nn.Linear(6, 4)self.linear3 = torch.nn.Linear(4, 1)self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid()def forward(self, x):x = self.sigmoid(self.linear1(x))x = self.sigmoid(self.linear2(x))x = self.sigmoid(self.linear3(x))return xmodel = Model()# construct loss and optimizer
criterion = torch.nn.BCELoss(reduction='mean')
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)# training cycle forward, backward, update
if __name__ == '__main__':for epoch in range(100):for i, data in enumerate(train_loader, 0): # train_loader 是先shuffle后mini_batchinputs, labels = datay_pred = model(inputs)loss = criterion(y_pred, labels)print(epoch, i, loss.item())optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()

1、需要mini_batch 就需要import DataSet和DataLoader

2、继承DataSet的类需要重写init，getitem,len魔法函数。分别是为了加载数据集，获取数据索引，获取数据总量。

3、DataLoader对数据集先打乱(shuffle)，然后划分成mini_batch。

4、len函数的返回值除以 batch_size 的结果就是每一轮epoch中需要迭代的次数。

5、inputs, labels = data中的inputs的shape是[32,8],labels 的shape是[32,1]。也就是说mini_batch在这个地方体现的

6、diabetes.csv数据集老师给了下载地址，该数据集需和源代码放在同一个文件夹内。