import torch
import torch.utils.data as Data torch.manual_seed(1) # reproducible BATCH_SIZE = 5
# BATCH_SIZE = 8 x = torch.linspace(1, 10, 10) # this is x data (torch tensor)
y = torch.linspace(10, 1, 10) # this is y data (torch tensor) torch_dataset = Data.TensorDataset(x, y)
loader = Data.DataLoader(
dataset=torch_dataset, # torch TensorDataset format
batch_size=BATCH_SIZE, # mini batch size
shuffle=True, # random shuffle for training
num_workers=2, # subprocesses for loading data
) def show_batch():
for epoch in range(3): # train entire dataset 3 times
for step, (batch_x, batch_y) in enumerate(loader): # for each training step
# train your data...
print('Epoch: ', epoch, '| Step: ', step, '| batch x: ',
batch_x.numpy(), '| batch y: ', batch_y.numpy()) if __name__ == '__main__':
show_batch()

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