DATALOADER PYTORCH ИНСТРУКЦИЯ

PyTorch - это библиотека машинного обучения, которая включает в себя загрузчик данных dataloader, который предназначен для упрощения загрузки больших наборов данных для обучения моделей. Инструкция по использованию dataloader в PyTorch:

Импортируйте необходимые библиотеки:

import torch
from torch.utils.data import DataLoader

Создайте класс Dataset, который будет загружать данные:

class MyDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self, data):
        self.data = data
            def __getitem__(self, index):
        x, y = self.data[index]
        return x, y
            def __len__(self):
        return len(self.data)

Создайте экземпляр класса Dataset:

my_data = [(1, 2), (3, 4), (5, 6), (7, 8)]
dataset = MyDataset(my_data)

Создайте экземпляр класса DataLoader:

dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2, shuffle=True)

В приведенном примере, batch_size установлен в 2, поэтому каждый батч будет содержать 2 элемента. Shuffle установлен в True, чтобы данные были перемешаны перед каждой эпохой.