pytorch白話入門筆記1 8 批資料訓練

目錄

1.批資料訓練

（1）**

（2）執行結果

import torch

import torch.utils.data as data
torch.manual_seed(1) # reproducible
batch_size = 8 # 批訓練的資料個數
x = torch.linspace(1, 10, 10) # x data (torch tensor)
y = torch.linspace(10, 1, 10) # y data (torch tensor)
# 先轉換成 torch 能識別的 dataset
torch_dataset = data.tensordataset(x, y)
# 把 dataset 放入 dataloader
loader = data.dataloader(
dataset=torch_dataset, # torch tensordataset format
batch_size=batch_size, # mini batch size
shuffle=true, # 要不要打亂資料 (打亂比較好：true；不打亂：false)
# num_workers=2, # 多執行緒來讀資料 windows刪除此行
)for epoch in range(5): # 訓練所有資料 5 次
for step, (batch_x, batch_y) in enumerate(loader): # 每一步 loader 釋放一小批資料用來學習
# 訓練...
# 打資料
print('epoch: ', epoch, '| step: ', step, '| batch x: ',
batch_x.numpy(), '| batch y: ', batch_y.numpy())

epoch:  0 | step:  0 | batch x:  [ 5.  7. 10.  3.  4.  2.  1.  8.] | batch y:  [ 6.  4.  1.  8.  7.  9. 10.  3.]

epoch: 0 | step: 1 | batch x: [9. 6.] | batch y: [2. 5.]
epoch: 1 | step: 0 | batch x: [ 4. 6. 7. 10. 8. 5. 3. 2.] | batch y: [7. 5. 4. 1. 3. 6. 8. 9.]
epoch: 1 | step: 1 | batch x: [1. 9.] | batch y: [10. 2.]
epoch: 2 | step: 0 | batch x: [ 4. 2. 5. 6. 10. 3. 9. 1.] | batch y: [ 7. 9. 6. 5. 1. 8. 2. 10.]
epoch: 2 | step: 1 | batch x: [8. 7.] | batch y: [3. 4.]
epoch: 3 | step: 0 | batch x: [ 4. 10. 9. 8. 7. 6. 1. 2.] | batch y: [ 7. 1. 2. 3. 4. 5. 10. 9.]
epoch: 3 | step: 1 | batch x: [5. 3.] | batch y: [6. 8.]
epoch: 4 | step: 0 | batch x: [9. 8. 4. 6. 5. 3. 7. 2.] | batch y: [2. 3. 7. 5. 6. 8. 4. 9.]
epoch: 4 | step: 1 | batch x: [10. 1.] | batch y: [ 1. 10.]
process finished with exit code 0

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