如何在 PYTorch 中定义数据加载器

【问题标题】：How to define data loader in PYTorch如何在 PYTorch 中定义数据加载器
【发布时间】：2021-12-29 16:34:16
【问题描述】：

我在张量流中尝试了数据加载器，但是如何在 PYtorch 中定义数据加载器

定义数据加载器。

train_loader = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))
validation_loader = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_val, y_val))

请有人帮助我

【问题讨论】：

标签： tensorflow deep-learning pytorch

【解决方案1】：

您已经生成了一个数据集，这是创建数据加载器的第一步：

batch_size = 4
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))
validation_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_val, y_val))
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=4, pin_memory=True)
validation_loader = torch.utils.data.DataLoader(validation_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=4, pin_memory=True)

for x,y in train_loader:
    print(x,y)

【讨论】：