C++ PyTorch如何进行数据加载

在C++中使用PyTorch进行数据加载的一种常见方法是使用torch::data::datasets和torch::data::dataloader模块来加载和处理数据。

首先，你需要定义自定义数据集类，继承自torch::data::datasets::Dataset类，并实现size()和get()方法来返回数据集的大小和索引对应的样本。

class CustomDataset : public torch::data::datasets::Dataset<CustomDataset> { public:     explicit CustomDataset(/* pass any necessary arguments */) {         // initialize your dataset     }      torch::data::Example<> get(size_t index) override {         // return the sample at the given index     }      torch::optional<size_t> size() const override {         // return the size of the dataset     } }; 

然后，你可以使用torch::data::dataloader类来创建数据加载器，指定数据集、批量大小和是否需要对数据进行随机重排。

auto dataset = CustomDataset(/* pass any necessary arguments */); auto dataloader = torch::data::make_data_loader<torch::data::samplers::SequentialSampler>(     std::move(dataset), torch::data::DataLoaderOptions().batch_size(64)); 

最后，你可以使用数据加载器迭代数据集中的样本，进行模型训练或推断。

for (auto& batch : *dataloader) {     auto data = batch.data;     auto target = batch.target;          // process the batch data } 

通过这种方式，你可以在C++中使用PyTorch加载和处理数据，为模型训练提供了便利的数据管道。