TensorDataset , Dataloaderの使い方(pytorch)



Python
Pythonとは
基本的な使い方
IDLE

Jupyter Notebook

Markdown

コマンドプロンプトで実行

仮想環境の構築

仮想環境でIDLEを実行

ライブラリのインストール
pipの使い方

numpy , matplotlib等

graphviz

pytorch

Mecab

Pythonの関数:一覧
共通関数
append , extend

class

copy

csv.reader

csv.writer

def , return

dict , defaultdict

enumerate

exit

for

if

import

in

input

lambda

len

list

min/max

OrderedDict

open/close

os

pickle

print

range

re.split

read/readline

round/floor/ceil

split

sys.argv

time

while

write

zip

・特殊メソッド
 ・__name__

 ・__iter__ , __next__

正規表現、メタ文字

データの型の種類

四則演算 (+ , - , * , /)

コメントアウト (# , ''')

numpy
append

arange

argmax/argmin

array

asfarray

astype , dtype

digitize

dot

hstack/vstack

linalg.solve

linspace

max,min

mean

meshgrid

mgrid

ndim

ndmin

pad

poly1d

polyfit

prod

random

reshape

savetxt/loadtxt

shape

std

transpose

where

zeros/zeros_like

scipy
expit

imread

interpolate

matplotlib
imshow

figure

pcolormesh

plot

quiver

scatter

scikit-learn
GaussianNB

KMeans

KNeighborsClassifier

SVC

tree

chaospy

keras

chainer

chainerrl

pytorch
BCELoss , MSELoss

Embedding

device

Sequential

Dataset, Dataloader

RNN, LSTM

OpenAI gym
Blackjack-v0

CartPole-v0

tkinter
frame, grid

画像表示

画像を切り取り表示

画像を保存

目的別
ステップ関数

1 of K 符号化法

線形補間

配列に番号をつける

ベクトル場を描く

線形回帰, 多項式回帰


公開日:2021/8/4         

In English


■説明

TensorDatasetと、Dataloaderは、主に機械学習用に入力データと正解(教師)データを扱う場合に使用する関数です。

■TensorDatasetの説明

入力データと正解データをセットにします。

import numpy as np
import torch
from torch.utils.data import TensorDataset
from torch.utils.data import DataLoader

input = np.random.rand(4, 2) # 入力データ
correct = np.random.rand(4, 1) # 正解データ

input = torch.FloatTensor(input) # pytorchで扱える配列に変更
correct = torch.FloatTensor(correct) # pytorchで扱える配列に変更

print(input)

⇒ tensor([[0.7752, 0.9332],
              [0.5186, 0.1956],
              [0.1267, 0.1171],
              [0.3495, 0.5235]])


print(correct)

⇒ tensor([[0.2506],
              [0.9407],
              [0.9416],
              [0.8879]])


dataset = TensorDataset(input, correct) # データをセットにする
print(vars(dataset)) # varsはオブジェクトの中身を出力する

⇒{'tensors': (tensor([[0.7752, 0.9332], # 入力データ
                            [0.5186, 0.1956],
                            [0.1267, 0.1171],
                            [0.3495, 0.5235]]),
                    tensor([[0.2506], # 正解データ
                            [0.9407],
                            [0.9416],
                            [0.8879]]))}


■Dataloader

上記でセットにした入力データと正解データを読み出します。バッチサイズを入力することで、1回で読み出す数を指定することができます。

train_load = DataLoader(dataset, batch_size=2, shuffle=False) # shuffle=Trueでデータシャッフル

for x, t in train_load:
    print(x)
    print(t)

⇒ tensor([[0.7752, 0.9332], # xの1回目の読み出し
              [0.5186, 0.1956]])
 tensor([[0.2506], # tの1回目の読み出し
              [0.9407]])

   tensor([[0.1267, 0.1171], # 2回目の読み出し
              [0.3495, 0.5235]])
 tensor([[0.9416],
              [0.8879]])










サブチャンネルあります。⇒ 何かのお役に立てればと

関連記事一覧



Python
Pythonとは
基本的な使い方
IDLE

Jupyter Notebook

Markdown

コマンドプロンプトで実行

仮想環境の構築

仮想環境でIDLEを実行

ライブラリのインストール
pipの使い方

numpy , matplotlib等

graphviz

pytorch

Mecab

Pythonの関数:一覧
共通関数
append , extend

class

copy

csv.reader

csv.writer

def , return

dict , defaultdict

enumerate

exit

for

if

import

in

input

lambda

len

list

min/max

OrderedDict

open/close

os

pickle

print

range

re.split

read/readline

round/floor/ceil

split

sys.argv

time

while

write

zip

・特殊メソッド
 ・__name__

 ・__iter__ , __next__

正規表現、メタ文字

データの型の種類

四則演算 (+ , - , * , /)

コメントアウト (# , ''')

numpy
append

arange

argmax/argmin

array

asfarray

astype , dtype

digitize

dot

hstack/vstack

linalg.solve

linspace

max,min

mean

meshgrid

mgrid

ndim

ndmin

pad

poly1d

polyfit

prod

random

reshape

savetxt/loadtxt

shape

std

transpose

where

zeros/zeros_like

scipy
expit

imread

interpolate

matplotlib
imshow

figure

pcolormesh

plot

quiver

scatter

scikit-learn
GaussianNB

KMeans

KNeighborsClassifier

SVC

tree

chaospy

keras

chainer

chainerrl

pytorch
BCELoss , MSELoss

Embedding

device

Sequential

Dataset, Dataloader

RNN, LSTM

OpenAI gym
Blackjack-v0

CartPole-v0

tkinter
frame, grid

画像表示

画像を切り取り表示

画像を保存

目的別
ステップ関数

1 of K 符号化法

線形補間

配列に番号をつける

ベクトル場を描く

線形回帰, 多項式回帰