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详解 PyTorch 批训练及优化器比较
一、
PyTorch
批训练
1.
概述
PyTorch
提供了一种将数据包装起来进行批训练的工
具
――DataLoader
。使用的时候,只需要将我们的数据首先转换为
torch
的
tensor
形式,再转换成
torch
可以识别的
Dataset
格式,然
后将
Dataset
放入
DataLoader
中就可以啦。
import torch
import torch.utils.data as Data
torch.manual_seed(1) #
设定随机数种子
BATCH_SIZE = 5
x = torch.linspace(1, 10, 10)
y = torch.linspace(0.5, 5, 10)
#
将数据转换为
torch
的
dataset
格式
torch_dataset = Data.TensorDataset(data_tensor=x,
target_tensor=y)
#
将
torch_dataset
置入
Dataloader
中
loader = Data.DataLoader(
dataset=torch_dataset,
batch_size=BATCH_SIZE, #
批大小
#
若
dataset
中的样本数不能被
batch_size
整除的话,最后剩余多少
就使用多少
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程序猿小乙
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