数据加载和预处理：PyTorch 系列教程

人工智能

2024-01-20 10:19:10

大家好，欢迎来到 PyTorch 系列教程，本期主题是数据加载和预处理。在开发机器学习模型时，数据加载和预处理是至关重要的步骤，本文将深入探讨这些概念，并提供基于 PyTorch 的实际教程。

数据加载

数据加载涉及从各种来源（如文件、数据库、API）读取数据，并将其转换成适合模型训练的格式。PyTorch 提供了几个内置的数据加载器，用于简化此过程。

torch.utils.data.DataLoader： 用于创建数据加载器对象，负责批处理、混洗和按顺序提供数据样本。
torch.utils.data.Dataset： 充当数据源的抽象类，定义了如何访问和加载单个数据样本。

数据预处理

数据预处理涉及对原始数据进行一系列转换，以增强其质量并使其适合模型训练。常见的数据预处理技术包括：

归一化和标准化： 将数据缩放或转换到特定范围，以提高训练效率和模型性能。
缺失值处理： 使用插补或删除等技术处理缺失的数据点。
特征缩放： 将特征缩放为相似的范围，以防止某些特征主导模型训练。
类别编码： 将类别特征转换为数值表示，以便模型可以理解。

PyTorch 中的数据加载和预处理

让我们创建一个简单的 PyTorch 示例，展示如何加载和预处理数据。

import torch
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms

# 定义数据转换
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])

# 加载 CIFAR-10 数据集
train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

# 遍历训练集批次
for batch in train_loader:
    images, labels = batch
    # 在此进行模型训练或其他操作