Pytorch：使用DataLoader加载图像样本
我使用torch的标准数据加载器。乌提尔斯。数据我创建dataset类，然后按以下方式构建DataLoader：
train_dataset = LandmarksDataset(os.path.join(args.data, 'train'), train_transforms, split="train")
train_dataloader = data.DataLoader(train_dataset, batch_size=args.batch_size, num_workers=2,
pin_memory=True, shuffle=True, drop_last=True)
它运行完美，但是数据集足够大——300k图像。因此，使用DataLoader读取图像需要大量时间。所以在调试阶段构建这么大的DataLoader真的很糟糕！我只是想测试一些我的假设，想快点做！我不需要为此加载整个数据集。
我试图找到一种方法，如何只加载数据集的一小部分，而不在整个数据集上构建dataLoader？目前，我所有的想法都只是创建另一个文件夹，将部分图片复制到这里，并在上面使用管道。但我想，Pytorch足够聪明，可以使用一些内置方法从大数据集中加载一部分图像。你能告诉我怎么做吗？
共有1个答案
据我所知，没有任何机制可以为你做到这一点。您的问题在LandmarksDataset类中读取train data文件夹路径的位置。我假设os。listdir（列车数据文件夹）。
相反，您可以使用一种更有效的方式os。scandir（列车数据文件夹）这将返回一个生成器，在其上调用next（）将为您提供列车数据中图像的路径。通过这种方式，您可以多次调用next（），而无需更改train data文件夹的结构并构建其子集。
-
在使用Pytorch的DataLoader实用程序时，在sampler中，的用途是什么？在中有一个参数。
-
问题内容： 当有人通过我的应用程序工作时，我正在尝试在后台加载图像。我写的逻辑是这样的： 但是，当我尝试启动这样的新线程时： 但是在程序中我得到错误Looper.prepare必须被调用，随后是逻辑looper.quit（） 但是，当我添加Looper.prepare（）时，似乎中断了程序，并且没有要调用的looper.quit（）。 我是否正确创建任务？ 编辑： 这是我尝试运行时的错误日志： 我
-
问题内容： 我在下面编写的功能是否足以在当今大多数（如果不是全部）浏览器中预加载图像？ 我有一个图像URL数组，可以循环访问这些URL，并为每个URL 调用该函数。 问题答案： 是。这应该适用于所有主要的浏览器。
-
当我启动应用程序时，我没有看到任何错误，但是是一个空数组。组件本身位于。我试着直接加载图像： 但无论我指定的路径是什么，如果出现错误，它就不能正常工作了。但是，我需要从文件夹加载所有图像，而不是静态加载，因为我事先不知道图像的名称。如有任何建议，将不胜感激。
-
问题内容： 问题描述： 我正在创建一个滚动的带有缩略图的文章列表，该列表由我的SQLite数据库填充。通常，它运行缓慢，但速度较慢： 图像加载非常缓慢…我想使用“ 通用图像加载器 ”将图像缓存在设备上，如果您已经查看过图像（或者至少接近该图像，那会使它们看起来只是滚动到视图中） ）。但是- 当您向上/向下拖动时，没有任何图像，然后在3-5秒后，图像开始弹出（就像重新下载它们一样） 我正在动态更改缩
-
本文向大家介绍PyTorch实现重写/改写Dataset并载入Dataloader，包括了PyTorch实现重写/改写Dataset并载入Dataloader的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 前言 众所周知，Dataset和Dataloder是pytorch中进行数据载入的部件。必须将数据载入后，再进行深度学习模型的训练。在pytorch的一些案例教学中，常使用torchvision.da