本文小编为大家详细介绍“PyTorch的TensorDataset功能怎么使用”，内容详细，步骤清晰，细节处理妥当，希望这篇“PyTorch的TensorDataset功能怎么使用”文章能帮助大家解决疑惑，下面跟着小编的思路慢慢深入，一起来学习新知识吧。
PyTorch之TensorDataset
TensorDataset 可以用来对 tensor 进行打包，就好像 python 中的 zip 功能。
该类通过每一个 tensor 的第一个维度进行索引。
因此，该类中的 tensor 第一维度必须相等。
from torch.utils.data import TensorDataset
import torch
from torch.utils.data import DataLoader
a = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
b = torch.tensor([44, 55, 66, 44, 55, 66, 44, 55, 66, 44, 55, 66])
train_ids = TensorDataset(a, b)
# 切片输出
print(train_ids[0:2])
print('=' * 80)
# 循环取数据
for x_train, y_label in train_ids:
print(x_train, y_label)
# DataLoader进行数据封装
print('=' * 80)
train_loader = DataLoader(dataset=train_ids, batch_size=4, shuffle=True)
for i, data in enumerate(train_loader, 1): # 注意enumerate返回值有两个,一个是序号，一个是数据（包含训练数据和标签）
x_data, label = data
print(' batch:{0} x_data:{1} label: {2}'.format(i, x_data, label))运行结果：
(tensor([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]]), tensor([44, 55]))
================================================================================
tensor([1, 2, 3]) tensor(44)
tensor([4, 5, 6]) tensor(55)
tensor([7, 8, 9]) tensor(66)
tensor([1, 2, 3]) tensor(44)
tensor([4, 5, 6]) tensor(55)
tensor([7, 8, 9]) tensor(66)
tensor([1, 2, 3]) tensor(44)
tensor([4, 5, 6]) tensor(55)
tensor([7, 8, 9]) tensor(66)
tensor([1, 2, 3]) tensor(44)
tensor([4, 5, 6]) tensor(55)
tensor([7, 8, 9]) tensor(66)
================================================================================
batch:1 x_data:tensor([[1, 2, 3],
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[4, 5, 6]]) label: tensor([44, 44, 55, 55])
batch:2 x_data:tensor([[4, 5, 6],
[7, 8, 9],
[7, 8, 9],
[7, 8, 9]]) label: tensor([55, 66, 66, 66])
batch:3 x_data:tensor([[1, 2, 3],
[1, 2, 3],
[7, 8, 9],
[4, 5, 6]]) label: tensor([44, 44, 66, 55])
注意：TensorDataset 中的参数必须是 tensor
Pytorch中TensorDataset的快速使用
Pytorch中，TensorDataset()可以快速构建训练所用的数据，不用使用自建的Mydataset()，如果没有熟悉适用的dataset可以使用TensorDataset()作为暂时替代。
只需要把data和label作为参数输入，就可以快速构建，之后便可以用Dataloader处理。
import numpy as np
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset
data = np.loadtxt('x.txt')
label = np.loadtxt('y.txt')
data = torch.tensor(data)
label = torch.tensor(label)
train_data = TensorDataset(data, label)
train_loader = DataLoader(dataset=train_data, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)