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DataLoader 加载器:从dataset中取数据
"""
from torch.utils.data import DataLoader
import torchvision
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
writer = SummaryWriter("logs/07")
# 创建数据集
test_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./visionData", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor())
print('数据集的长度是 %s' % len(test_data))
# 加载数据
'''
dataset: 数据集
batch_size: 每次取的数据个数
shuffle: 取数据时是否重新排序
num_workers: 进程数
drop_last: 最后一组数据个数小于batch_size时,是否舍去
'''
test_loader = DataLoader(dataset=test_data, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=False)
img, target = test_data[0]
print(img.shape)
print(target)
step = 0
for datas in test_loader:
# datas中包含了每一组中所有的img和target,个数为batch_size
imgs, targets = datas
# print(imgs.shape)
# print(targets)
writer.add_images("07_test_data", imgs, step)
step = step + 1
print(f'执行了 {step} 次')
writer.close()
print("program is complete")
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