pytorch（五） 批訓練

import torch

import torch.utils.data as data
# 虛構要訓練的資料
x = torch.linspace(11, 20, 10) # 在[11, 20]裡取出10個間隔相等的數 (torch tensor)
y = torch.linspace(20, 11, 10)
batch_size = 5 # 每批需要訓練的資料個數
# 把tensor轉換成torch能識別的資料集
torch_dataset = data.tensordataset(data_tensor=x, target_tensor=y)
# 把資料集放進資料裝載機裡
loader = data.dataloader(
dataset=torch_dataset, # 資料集
batch_size=batch_size, # 每批需要訓練的資料個數
shuffle=true, # 是否打亂取資料的順序(打亂的訓練效果更好)
num_workers=2, # 多執行緒讀取資料
)# 批量取出資料來訓練
for epoch in range(3): # 把整套資料重複訓練3遍
for step, (batch_x, batch_y) in enumerate(loader): # 每次從資料裝載機裡取出批量資料來訓練
# 以下為訓練的地方
# …………
# 把每遍裡每次取出的資料列印出來
print('epoch:', epoch, '|step:', step, # epoch表示哪一遍, step表示哪一次
'batch x:', batch_x.numpy(),
'batch y:', batch_y.numpy(),
)

pytorch學習筆記五 批訓練

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