[人工智能]pytorch的数据集获取(DatasetDataLoader)及自带数据集介绍

一、Dataset、DataLoader介绍及使用

代码所用数据集：https://pan.baidu.com/s/16ac0Z97Za-nmwDD90EaUGw 提取码：160h

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

path = r"C:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\data\SMSSpamCollection"


# 构建数据集类
class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self):
        self.lines = open(path, encoding='utf-8').readlines()

    def __getitem__(self, index):
        cur_line = self.lines[index].strip()
        label = cur_line[:4].strip()
        return cur_line, label

    def __len__(self):
        return len(self.lines)


my_dataset = MyDataset()
# 使用数据加载器类：用来
# 批处理数据、打乱数据、使用多线程并行加载数据
data_load = DataLoader(dataset=my_dataset, batch_size=3, shuffle=True, drop_last=True)

if __name__ == '__main__':
    for index, i in enumerate(data_load):
        print(index, i)
        break
    print(len(my_dataset))  # 5574
    print(len(data_load))  # 1858
    # data_load除不断时，向上取整
    # 如果data_load的长度不是batch_size,那么drop_last=True时，可以将最后一个batch删除

二、pytorch自带数据集介绍

pytorch中自带数据集由两个API提供分别是：torchvision、torchtext

• torchvision.datasets
• torchtext.datasets

from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import MNIST

mnist = MNIST(root='./data', train=True, download=True)
DataLoader(dataset=mnist, batch_size=256, shuffle=True)
print(mnist[0])