Pytorch基礎教程：Dataset與DataLoader加載數據實戰
數據加載是機器學習訓練的關鍵環節，PyTorch的`Dataset`和`DataLoader`是高效管理數據的核心工具。`Dataset`作爲數據存儲抽象基類，需繼承實現`__getitem__`（讀取單個樣本）和`__len__`（總樣本數），也可直接用`TensorDataset`包裝張量數據。`DataLoader`則負責批量處理，支持`batch_size`（批次大小）、`shuffle`（打亂順序）、`num_workers`（多線程加載）等參數，優化訓練效率。 實戰中，以MNIST爲例，通過`torchvision`加載圖像數據，結合`Dataset`和`DataLoader`實現高效迭代。需注意Windows下`num_workers`默認設爲0，避免內存問題；訓練時`shuffle=True`打亂數據，驗證/測試集設爲`False`保證可復現。 關鍵步驟：1. 定義`Dataset`存儲數據；2. 創建`DataLoader`設置參數；3. 迭代`DataLoader`輸入模型訓練。二者是數據處理基石，掌握後可靈活應對各類數據加載需求。
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數據加載與預處理是深度學習模型訓練的關鍵基礎，PyTorch通過`Dataset`、`DataLoader`和`transforms`工具高效實現。`Dataset`作爲數據容器，定義樣本獲取方式，如`torchvision.datasets`內置MNIST等數據集，自定義需實現`__getitem__`和`__len__`。`DataLoader`負責批量加載，核心參數包括`batch_size`、`shuffle`（訓練設True）、`num_workers`（多線程加速）。數據預處理通過`transforms`實現，如`ToTensor`轉張量、`Normalize`歸一化、`RandomCrop`等數據增強（僅訓練集使用），`Compose`可組合變換。實戰以MNIST爲例，從定義預處理、加載數據集到創建`DataLoader`完成全流程，需注意歸一化參數、數據增強僅訓練集、Windows下`num_workers`設0避免多線程錯誤。掌握這些技能可高效處理數據，爲模型訓練奠基。
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