pytorch如何批次遍历数据集打印数据-创新互联

小编给大家分享一下pytorch如何批次遍历数据集打印数据，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

创新互联是专业的汉阴网站建设公司，汉阴接单;提供成都网站制作、网站设计,网页设计,网站设计,建网站,PHP网站建设等专业做网站服务;采用PHP框架,可快速的进行汉阴网站开发网页制作和功能扩展;专业做搜索引擎喜爱的网站,专业的做网站团队,希望更多企业前来合作!

代码

from os import listdir
import os
from time import time
 
import torch.utils.data as data
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader
 
def printProgressBar(iteration, total, prefix='', suffix='', decimals=1, length=100,
           fill='=', empty=' ', tip='>', begin='[', end=']', done="[DONE]", clear=True):
  percent = ("{0:." + str(decimals) + "f}").format(100 * (iteration / float(total)))
  filledLength = int(length * iteration // total)
  bar = fill * filledLength
  if iteration != total:
    bar = bar + tip
  bar = bar + empty * (length - filledLength - len(tip))
  display = '\r{prefix}{begin}{bar}{end} {percent}%{suffix}' \
    .format(prefix=prefix, begin=begin, bar=bar, end=end, percent=percent, suffix=suffix)
  print(display, end=''), # comma after print() required for python 2
  if iteration == total: # print with newline on complete
    if clear: # display given complete message with spaces to 'erase' previous progress bar
      finish = '\r{prefix}{done}'.format(prefix=prefix, done=done)
      if hasattr(str, 'decode'): # handle python 2 non-unicode strings for proper length measure
        finish = finish.decode('utf-8')
        display = display.decode('utf-8')
      clear = ' ' * max(len(display) - len(finish), 0)
      print(finish + clear)
    else:
      print('')
 
 
class DatasetFromFolder(data.Dataset):
  def __init__(self, image_dir):
    super(DatasetFromFolder, self).__init__()
    self.photo_path = os.path.join(image_dir, "a")
    self.sketch_path = os.path.join(image_dir, "b")
    self.image_filenames = [x for x in listdir(self.photo_path) if is_image_file(x)]
 
    transform_list = [transforms.ToTensor(),
             transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]
 
    self.transform = transforms.Compose(transform_list)
 
  def __getitem__(self, index):
    # Load Image
    input = load_img(os.path.join(self.photo_path, self.image_filenames[index]))
    input = self.transform(input)
    target = load_img(os.path.join(self.sketch_path, self.image_filenames[index]))
    target = self.transform(target)
 
    return input, target
 
  def __len__(self):
    return len(self.image_filenames)
 
if __name__ == '__main__':
  dataset = DatasetFromFolder("./dataset/facades/train")
  dataloader = DataLoader(dataset=dataset, num_workers=8, batch_size=1, shuffle=True)
  total = len(dataloader)
  for epoch in range(20):
    t0 = time()
    for i, batch in enumerate(dataloader):
      real_a, real_b = batch[0], batch[1]
      printProgressBar(i + 1, total + 1,
               length=20,
               prefix='Epoch %s ' % str(1),
               suffix=', d_loss: %d' % 1)
    printProgressBar(total, total,
             done='Epoch [%s] ' % str(epoch) +
               ', time: %.2f s' % (time() - t0)
             )

以上是“pytorch如何批次遍历数据集打印数据”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道！

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

文章名称：pytorch如何批次遍历数据集打印数据-创新互联
文章链接：http://cdxtjz.cn/article/cdpcph.html