pytorch學習筆記五 批訓練

學自莫凡python

一批5個資料（batch_size=5），15個資料總共被分成3批訓練（step=3）。並將所有資料整體訓練了3遍。

# 1.匯入模組

import torch
import torch.utils.data as data #data是用來批訓練的模組
# 2.一批訓練5個資料
batch_size = 5
# 3.使用torch構建資料集
x = torch.linspace(1, 15, 15)
y = torch.linspace(15, 1, 15)
# x用來資料訓練，y用來誤差計算
torch_dataset = data.tensordataset(x, y)
# 4.使用loader將訓練變成一批一批的
loader = data.dataloader(
dataset = torch_dataset, # 匯入資料集
batch_size= batch_size, # 設定一批的樣本數
shuffle=false, # 打亂資料順序再分批進行下輪訓練（false不打亂）
num_workers=2 # 多執行緒，使用雙程序提取資料
)# 5.分批訓練
# 將所有資料整體訓練3次（epoch=3）
# 一批5個資料（batch_size=5），將15個資料分成3批訓練（step=3）
# 使用print檢視訓練過程
for epoch in range(3):
for step, (batch_x, batch_y) in enumerate(loader):
print('epoch:', epoch, '|step:', step,
'|batch_x', batch_x.numpy(), '|batch_y', batch_y.numpy())

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