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PyTorch torch.utils.data.Dataset怎么使用

发布时间：2023-02-24 16:57:31 来源：亿速云 阅读：131 作者：iii 栏目：开发技术

本篇内容主要讲解“PyTorch torch.utils.data.Dataset怎么使用”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“PyTorch torch.utils.data.Dataset怎么使用”吧!

    PyTorch torch.utils.data.Dataset 介绍与实战案例

    一、前言

    在 PyTorch 中，提供了一个处理数据集的工具包 torch.utils.data。这里来简单介绍这个包是什么。

    训练模型一般都是先处理 数据的输入问题 和 预处理问题 。Pytorch提供了几个有用的工具：torch.utils.data.Dataset 类和 torch.utils.data.DataLoader 类 。

    流程是先把原始数据转变成 torch.utils.data.Dataset 类，随后再把得到的 torch.utils.data.Dataset 类当作一个参数传递给 torch.utils.data.DataLoader 类，得到一个数据加载器，这个数据加载器每次可以返回一个 Batch 的数据供模型训练使用。

    在 pytorch 中，提供了一种十分方便的数据读取机制，即使用 torch.utils.data.Dataset 与 Dataloader 组合得到数据迭代器。在每次训练时，利用这个迭代器输出每一个 batch 数据，并能在输出时对数据进行相应的预处理或数据增广操作。

    本文我们主要介绍对 torch.utils.data.Dataset 的理解，对 Dataloader 的介绍请参考我的另一篇文章：【PyTorch】torch.utils.data.DataLoader 简单介绍与使用

    在本文的最后将给出 torch.utils.data.Dataset 与 Dataloader 结合使用处理数据的实战代码。

    二、torch.utils.data.Dataset 是什么

    1. 干什么用的？

    • pytorch 提供了一个数据读取的方法，其由两个类构成：torch.utils.data.Dataset 和 DataLoader。

    • 如果我们要自定义自己读取数据的方法，就需要继承类 torch.utils.data.Dataset ，并将其封装到DataLoader 中。

    • torch.utils.data.Dataset 是一个 类 Dataset 。通过重写定义在该类上的方法，我们可以实现多种数据读取及数据预处理方式。

    2. 长什么样子？

    torch.utils.data.Dataset 的源码：

    class Dataset(object):
    """An abstract class representing a Dataset.

    All other datasets should subclass it. All subclasses should override
    ``__len__``, that provides the size of the dataset, and ``__getitem__``,
    supporting integer indexing in range from 0 to len(self) exclusive.
    """

    def __getitem__(self, index):
        raise NotImplementedError

    def __len__(self):
        raise NotImplementedError

    def __add__(self, other):
        return ConcatDataset([self, other])

    注释翻译：

    表示一个数据集的抽象类。

    所有其他数据集都应该对其进行子类化。 所有子类都应该重写提供数据集大小的 __len__ 和 __getitem__ ，支持从 0 到 len(self) 独占的整数索引。

    理解：

    就是说，Dataset 是一个 数据集 抽象类，它是其他所有数据集类的父类（所有其他数据集类都应该继承它），继承时需要重写方法 __len__ 和 __getitem__ ， __len__ 是提供数据集大小的方法， __getitem__ 是可以通过索引号找到数据的方法。

    三、通过继承 torch.utils.data.Dataset 定义自己的数据集类

    torch.utils.data.Dataset 是代表自定义数据集的抽象类，我们可以定义自己的数据类抽象这个类，只需要重写__len__和__getitem__这两个方法就可以。

    要自定义自己的 Dataset 类，至少要重载两个方法：__len__, __getitem__

    • __len__返回的是数据集的大小

    • __getitem__实现索引数据集中的某一个数据

    下面将简单实现一个返回 torch.Tensor 类型的数据集：

    from torch.utils.data import Dataset
import torch

class TensorDataset(Dataset):
    # TensorDataset继承Dataset, 重载了__init__, __getitem__, __len__
    # 实现将一组Tensor数据对封装成Tensor数据集
    # 能够通过index得到数据集的数据，能够通过len，得到数据集大小

    def __init__(self, data_tensor, target_tensor):
        self.data_tensor = data_tensor
        self.target_tensor = target_tensor

    def __getitem__(self, index):
        return self.data_tensor[index], self.target_tensor[index]

    def __len__(self):
        return self.data_tensor.size(0)    # size(0) 返回当前张量维数的第一维

# 生成数据
data_tensor = torch.randn(4, 3)   # 4 行 3 列，服从正态分布的张量
print(data_tensor)
target_tensor = torch.rand(4)     # 4 个元素，服从均匀分布的张量
print(target_tensor)

# 将数据封装成 Dataset （用 TensorDataset 类）
tensor_dataset = TensorDataset(data_tensor, target_tensor)

# 可使用索引调用数据
print('tensor_data[0]: ', tensor_dataset[0])

# 可返回数据len
print('len os tensor_dataset: ', len(tensor_dataset))

    输出结果：

    tensor([[ 0.8618,  0.4644, -0.5929],
            [ 0.9566, -0.9067,  1.5781],
            [ 0.3943, -0.7775,  2.0366],
            [-1.2570, -0.3859, -0.3542]])
    tensor([0.1363, 0.6545, 0.4345, 0.9928])
    tensor_data[0]:  (tensor([ 0.8618,  0.4644, -0.5929]), tensor(0.1363))
    len os tensor_dataset:  4

    四、为什么要定义自己的数据集类？

    因为我们可以通过定义自己的数据集类并重写该类上的方法 实现多种多样的（自定义的）数据读取方式。

    比如，我们重写 __init__ 实现用 pd.read_csv 读取 csv 文件：

    from torch.utils.data import Dataset
import pandas as pd  # 这个包用来读取CSV数据

# 继承Dataset，定义自己的数据集类 mydataset
class mydataset(Dataset):
    def __init__(self, csv_file):   # self 参数必须，其他参数及其形式随程序需要而不同，比如(self,*inputs)
        self.csv_data = pd.read_csv(csv_file)
    def __len__(self):
        return len(self.csv_data)
    def __getitem__(self, idx):
        data = self.csv_data.values[idx]
        return data

data = mydataset('spambase.csv')
print(data[3])
print(len(data))

    输出结果：

    [0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 6.300e-01 0.000e+00 3.100e-01
     6.300e-01 3.100e-01 6.300e-01 3.100e-01 3.100e-01 3.100e-01 0.000e+00
     0.000e+00 3.100e-01 0.000e+00 0.000e+00 3.180e+00 0.000e+00 3.100e-01
     0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00
     0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00
     0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00
     0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00
     1.370e-01 0.000e+00 1.370e-01 0.000e+00 0.000e+00 3.537e+00 4.000e+01
     1.910e+02 1.000e+00]
    4601

    要点：

    • 自己定义的 dataset 类需要继承 Dataset。

    • 需要实现必要的魔法方法:

    在 __init__ 方法里面进行 读取数据文件 。
    在 __getitem__ 方法里支持通过下标访问数据。
    在 __len__ 方法里返回自定义数据集的大小，方便后期遍历。

    五、实战：torch.utils.data.Dataset + Dataloader 实现数据集读取和迭代

    实例 1

    数据集 spambase.csv 用的是 UCI 机器学习存储库里的垃圾邮件数据集，它一条数据有57个特征和1个标签。

    import torch.utils.data as Data
import pandas as pd  # 这个包用来读取CSV数据
import torch


# 继承Dataset，定义自己的数据集类 mydataset
class mydataset(Data.Dataset):
    def __init__(self, csv_file):   # self 参数必须，其他参数及其形式随程序需要而不同，比如(self,*inputs)
        data_csv = pd.DataFrame(pd.read_csv(csv_file))   # 读数据
        self.csv_data = data_csv.drop(axis=1, columns='58', inplace=False)  # 删除最后一列标签
    def __len__(self):
        return len(self.csv_data)
    def __getitem__(self, idx):
        data = self.csv_data.values[idx]
        return data


data = mydataset('spambase.csv')
x = torch.tensor(data[:5])         # 前五个数据
y = torch.tensor([1, 1, 1, 1, 1])  # 标签


torch_dataset = Data.TensorDataset(x, y)  # 对给定的 tensor 数据，将他们包装成 dataset

loader = Data.DataLoader(
    # 从数据库中每次抽出batch size个样本
    dataset = torch_dataset,       # torch TensorDataset format
    batch_size = 2,                # mini batch size
    shuffle=True,                  # 要不要打乱数据 (打乱比较好)
    num_workers=2,                 # 多线程来读数据
)

def show_batch():
    for step, (batch_x, batch_y) in enumerate(loader):
        print("steop:{}, batch_x:{}, batch_y:{}".format(step, batch_x, batch_y))

show_batch()

    输出结果：

    steop:0, batch_x:tensor([[0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 6.3000e-01, 0.0000e+00,
             3.1000e-01, 6.3000e-01, 3.1000e-01, 6.3000e-01, 3.1000e-01, 3.1000e-01,
             3.1000e-01, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 3.1000e-01, 0.0000e+00, 0.0000e+00,
             3.1800e+00, 0.0000e+00, 3.1000e-01, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00,
             0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00,
             0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00,
             0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00,
             0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00,
             0.0000e+00, 1.3500e-01, 0.0000e+00, 1.3500e-01, 0.0000e+00, 0.0000e+00,
             3.5370e+00, 4.0000e+01, 1.9100e+02],
            [0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 6.3000e-01, 0.0000e+00,
             3.1000e-01, 6.3000e-01, 3.1000e-01, 6.3000e-01, 3.1000e-01, 3.1000e-01,
             3.1000e-01, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 3.1000e-01, 0.0000e+00, 0.0000e+00,
             3.1800e+00, 0.0000e+00, 3.1000e-01, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00,
             0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00,
             0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00,
             0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00,
             0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00,
             0.0000e+00, 1.3700e-01, 0.0000e+00, 1.3700e-01, 0.0000e+00, 0.0000e+00,
             3.5370e+00, 4.0000e+01, 1.9100e+02]], dtype=torch.float64), batch_y:tensor([1, 1])
    steop:1, batch_x:tensor([[2.1000e-01, 2.8000e-01, 5.0000e-01, 0.0000e+00, 1.4000e-01, 2.8000e-01,
             2.1000e-01, 7.0000e-02, 0.0000e+00, 9.4000e-01, 2.1000e-01, 7.9000e-01,
             6.5000e-01, 2.1000e-01, 1.4000e-01, 1.4000e-01, 7.0000e-02, 2.8000e-01,
             3.4700e+00, 0.0000e+00, 1.5900e+00, 0.0000e+00, 4.3000e-01, 4.3000e-01,
             0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00,
             0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00,
             7.0000e-02, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00,
             0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00,
             0.0000e+00, 1.3200e-01, 0.0000e+00, 3.7200e-01, 1.8000e-01, 4.8000e-02,
             5.1140e+00, 1.0100e+02, 1.0280e+03],
            [6.0000e-02, 0.0000e+00, 7.1000e-01, 0.0000e+00, 1.2300e+00, 1.9000e-01,
             1.9000e-01, 1.2000e-01, 6.4000e-01, 2.5000e-01, 3.8000e-01, 4.5000e-01,
             1.2000e-01, 0.0000e+00, 1.7500e+00, 6.0000e-02, 6.0000e-02, 1.0300e+00,
             1.3600e+00, 3.2000e-01, 5.1000e-01, 0.0000e+00, 1.1600e+00, 6.0000e-02,
             0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00,
             0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00,
             0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 6.0000e-02, 0.0000e+00, 0.0000e+00,
             1.2000e-01, 0.0000e+00, 6.0000e-02, 6.0000e-02, 0.0000e+00, 0.0000e+00,
             1.0000e-02, 1.4300e-01, 0.0000e+00, 2.7600e-01, 1.8400e-01, 1.0000e-02,
             9.8210e+00, 4.8500e+02, 2.2590e+03]], dtype=torch.float64), batch_y:tensor([1, 1])
    steop:2, batch_x:tensor([[  0.0000,   0.6400,   0.6400,   0.0000,   0.3200,   0.0000,   0.0000,
               0.0000,   0.0000,   0.0000,   0.0000,   0.6400,   0.0000,   0.0000,
               0.0000,   0.3200,   0.0000,   1.2900,   1.9300,   0.0000,   0.9600,
               0.0000,   0.0000,   0.0000,   0.0000,   0.0000,   0.0000,   0.0000,
               0.0000,   0.0000,   0.0000,   0.0000,   0.0000,   0.0000,   0.0000,
               0.0000,   0.0000,   0.0000,   0.0000,   0.0000,   0.0000,   0.0000,
               0.0000,   0.0000,   0.0000,   0.0000,   0.0000,   0.0000,   0.0000,
               0.0000,   0.0000,   0.7780,   0.0000,   0.0000,   3.7560,  61.0000,
             278.0000]], dtype=torch.float64), batch_y:tensor([1])

    一共 5 条数据，batch_size 设为 2 ，则数据被分为三组，每组的数据量为：2，2，1。

    实例 2：进阶

    import torch.utils.data as Data
import pandas as pd  # 这个包用来读取CSV数据
import numpy as np

# 继承Dataset，定义自己的数据集类 mydataset
class mydataset(Data.Dataset):
    def __init__(self, csv_file):   # self 参数必须，其他参数及其形式随程序需要而不同，比如(self,*inputs)
        # 读取数据
        frame = pd.DataFrame(pd.read_csv('spambase.csv'))
        spam = frame[frame['58'] == 1]
        ham = frame[frame['58'] == 0]
        SpamNew = spam.drop(axis=1, columns='58', inplace=False)  # 删除第58列,inplace=False不改变原数据，返回一个新dataframe
        HamNew = ham.drop(axis=1, columns='58', inplace=False)
        # 数据
        self.csv_data = np.vstack([np.array(SpamNew), np.array(HamNew)])  # 将两个N维数组进行连接，形成X
        # 标签
        self.Label = np.array([1] * len(spam) + [0] * len(ham))  # 形成标签值列表y
    def __len__(self):
        return len(self.csv_data)
    def __getitem__(self, idx):
        data = self.csv_data[idx]
        label = self.Label[idx]
        return data, label


data = mydataset('spambase.csv')
print(len(data))

loader = Data.DataLoader(
    # 从数据库中每次抽出batch size个样本
    dataset = data,       # torch TensorDataset format
    batch_size = 460,                # mini batch size
    shuffle=True,                  # 要不要打乱数据 (打乱比较好)
    num_workers=2,                 # 多线程来读数据
)

def show_batch():
    for step, (batch_x, batch_y) in enumerate(loader):
        print("steop:{}, batch_x:{}, batch_y:{}".format(step, batch_x, batch_y))

show_batch()

    输出结果：

    4601
    steop:0, batch_x:tensor([[0.0000e+00, 2.4600e+00, 0.0000e+00,  ..., 2.1420e+00, 1.0000e+01,
             7.5000e+01],
            [0.0000e+00, 0.0000e+00, 1.6000e+00,  ..., 2.0650e+00, 1.2000e+01,
             9.5000e+01],
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    steop:7, batch_x:tensor([[0.0000e+00, 2.7000e-01, 0.0000e+00,  ..., 5.8020e+00, 4.3000e+01,
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            [8.0000e-02, 1.6000e-01, 8.0000e-02,  ..., 2.7470e+00, 8.6000e+01,
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            0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0,
            0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1,
            0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0,
            0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0,
            0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0,
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            0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1,
            0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1,
            1, 0, 0, 0])
    steop:8, batch_x:tensor([[1.7000e-01, 0.0000e+00, 1.7000e-01,  ..., 1.7960e+00, 1.2000e+01,
             4.5800e+02],
            [3.7000e-01, 0.0000e+00, 6.3000e-01,  ..., 1.1810e+00, 4.0000e+00,
             1.0400e+02],
            [0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00,  ..., 1.0000e+00, 1.0000e+00,
             7.0000e+00],
            ...,
            [2.3000e-01, 0.0000e+00, 4.7000e-01,  ..., 2.4200e+00, 1.2000e+01,
             3.3400e+02],
            [0.0000e+00, 0.0000e+00, 1.2900e+00,  ..., 1.3500e+00, 4.0000e+00,
             2.7000e+01],
            [0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00,  ..., 1.3730e+00, 1.1000e+01,
             1.6900e+02]], dtype=torch.float64), batch_y:tensor([1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1,
            0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0,
            1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0,
            0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1,
            1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0,
            0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0,
            0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0,
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            0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0,
            1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1,
            0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0,
            1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0,
            0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0,
            1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0,
            0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1,
            1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0,
            1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0,
            0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0,
            1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1,
            0, 0, 0, 0])
    steop:9, batch_x:tensor([[0.0000e+00, 6.3000e-01, 0.0000e+00,  ..., 2.2150e+00, 2.2000e+01,
             1.1300e+02],
            [0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00,  ..., 1.0000e+00, 1.0000e+00,
             5.0000e+00],
            [0.0000e+00, 0.0000e+00, 2.0000e-01,  ..., 1.1870e+00, 1.1000e+01,
             1.1400e+02],
            ...,
            [0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00,  ..., 2.3070e+00, 1.6000e+01,
             3.0000e+01],
            [5.1000e-01, 4.3000e-01, 2.9000e-01,  ..., 6.5900e+00, 7.3900e+02,
             2.3330e+03],
            [6.8000e-01, 6.8000e-01, 6.8000e-01,  ..., 2.4720e+00, 9.0000e+00,
             8.9000e+01]], dtype=torch.float64), batch_y:tensor([0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
            0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0,
            0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0,
            0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1,
            1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0,
            0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0,
            0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1,
            1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1,
            0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1,
            0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1,
            1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0,
            1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0,
            0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0,
            0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1,
            1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0,
            0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0,
            1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0,
            1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0,
            1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0,
            1, 1, 1, 1])
    steop:10, batch_x:tensor([[0.0000e+00, 2.5000e-01, 7.5000e-01, 0.0000e+00, 1.0000e+00, 2.5000e-01,
             0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 2.5000e-01, 2.5000e-01,
             1.2500e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 2.5000e-01, 0.0000e+00, 1.2500e+00,
             2.5100e+00, 0.0000e+00, 1.7500e+00, 0.0000e+00, 2.5000e-01, 0.0000e+00,
             0.0000e+00, 0.0000e+00, 2.5000e-01, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00,
             0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00,
             0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00,
             0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00,
             0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 4.2000e-02, 0.0000e+00, 0.0000e+00,
             1.2040e+00, 7.0000e+00, 1.1800e+02]], dtype=torch.float64), batch_y:tensor([0])

    一共 4601 条数据，按 batch_size = 460 来分：能划分为 11 组，前 10 组的数据量为 460，最后一组的数据量为 1 。

    到此，相信大家对“PyTorch torch.utils.data.Dataset怎么使用”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是亿速云网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

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