在炼丹时,数据的读取与预处理是关键一步.不同的模型所需要的数据以及预处理方式各不相同,如果每个轮子都我们自己写的话,是很浪费时间和精力的.Pytorch帮我们实现了方便的数据读取与预处理方法,下面记录两个DEMO,便于加快以后的代码效率. 根据数据是否一次性读取完,将DEMO分为: 1.串行式读取.也就是一次性读取完所有需要的数据到内存,模型训练时不会再访问外存.通常用在内存足够的情况下使用,速度更快. 2.并行式读取.也就是边训练边读取数据.通常用在内存不够的情况下使用,会占用计算资源,如果分…

原文:https://likewind.top/2019/02/01/Pytorch-dataprocess/ Pytorch系列: PyTorch系列(一) - PyTorch使用总览 PyTorch系列(二) - PyTorch数据读取 PyTorch系列(三) - PyTorch网络构建 PyTorch系列(四) - PyTorch网络设置 参考: PyTorch documentation PyTorch 码源 本文首先介绍了有关预处理包的源码,接着介绍了在数据处理中的具体应用: 其主要…

训练一个模型需要有一个数据库,一个网络,一个优化函数.数据读取是训练的第一步,以下是pytorch数据输入框架. 1)实例化一个数据库 假设我们已经定义了一个FaceLandmarksDataset数据库,此数据库将在以下建立. import FaceLandmarksDataset face_dataset = FaceLandmarksDataset(csv_file='data/faces/face_landmarks.csv', root_dir='data/faces/', trans…

原文:http://studyai.com/article/11efc2bf#%E9%87%87%E6%A0%B7%E5%99%A8%20Sampler%20&%20BatchSampler 数据库DataBase + 数据集DataSet + 采样器Sampler = 加载器Loader from torch.utils.data import * IMDB + Dataset + Sampler || BatchSampler = DataLoader 数据库 DataBase Image…

​  前言  本文介绍了classdataset的几个要点,由哪些部分组成,每个部分需要完成哪些事情,如何进行数据增强,如何实现自己设计的数据增强.然后,介绍了分布式训练的数据加载方式,数据读取的整个流程,当面对超大数据集时,内存不足的改进思路. 本文延续了以往的写作态度和风格,即便是自己知道的内容,也仍然在写之前看了很多的文章来保证内容的正确性和全面性,因此写得极累,耗费时间较长.若有读者看完后觉得有所帮助,文末可以赞赏一点. 文末扫描二维码关注公众号CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结…

整理一下看到的自定义数据读取的方法,较好的有一下三篇文章, 其实自定义的方法就是把现有数据集的train和test分别用 含有图像路径与label的list返回就好了,所以需要根据数据集随机应变. 所有图片都在一个文件夹1 之前刚开始用的时候,写Dataloader遇到不少坑.网上有一些教程 分为all images in one folder 和 each class one folder.后面的那种写的人比较多,我写一下前面的这种,程式化的东西,每次不同的任务改几个参数就好. 等训练的时候写…

Fork版本项目地址:SSD 一.TFR数据读取 创建slim.dataset.Dataset对象 在train_ssd_network.py获取数据操作如下,首先需要slim.dataset.Dataset对象 # Select the dataset. # 'imagenet', 'train', tfr文件存储位置 # TFR文件命名格式:'voc_2012_%s_*.tfrecord',%s使用train或者test dataset = dataset_factory.get_datas…

Tensorflow中之前主要用的数据读取方式主要有: 建立placeholder,然后使用feed_dict将数据feed进placeholder进行使用.使用这种方法十分灵活,可以一下子将所有数据读入内存,然后分batch进行feed:也可以建立一个Python的generator,一个batch一个batch的将数据读入,并将其feed进placeholder.这种方法很直观,用起来也比较方便灵活jian,但是这种方法的效率较低,难以满足高速计算的需求. 使用TensorFlow的Queu…

之前,对SSD的论文进行了解读,可以回顾之前的博客:https://www.cnblogs.com/dengshunge/p/11665929.html. 为了加深对SSD的理解,因此对SSD的源码进行了复现,主要参考的github项目是ssd.pytorch. 搭建SSD的项目,可以分成以下三个部分: 数据读取: 网络搭建: 损失函数的构建: 网络测试. 接下来,本篇博客重点分析数据读取. 一.整体框架 SSD的数据读取环节,同样适用于大部分目标检测的环节,具有通用性.为了方便理解,本项目以V…

PyTorch数据加载处理 PyTorch提供了许多工具来简化和希望数据加载,使代码更具可读性. 1.下载安装包 scikit-image:用于图像的IO和变换 pandas:用于更容易地进行csv解析 from __future__ import print_function, division import os import torch import pandas as pd              #用于更容易地进行csv解析 from skimage import io, trans…