import torch
from torch.utils.data import Dataset,DataLoader
import math
#传入数据的地址,加r为了防止转义字符出错,让他认为后面是字符串
data_path = r"D:\19黑马\阶段9-人工智能NLP项目\第三天\代码\data\SMSSpamCollection"
#完成数据集
class MyDataset(Dataset):
#继承Dataset
def __init__(self):
#初始化
self.lines = open(data_path,errors='ignore').readlines()
def __getitem__(self,index):
#获取索引对应位置的一条数据
#删除首尾的空格
#返回标签和文本
curline = self.lines[index].strip()
label = curline[:4].strip()
content = curline[4:].strip()
return label,content
def __len__(self):
#返回数据的总数量
return len(self.lines)
my_dataset = MyDataset()
#batch_size表示分组的量,shuffle表示是否每次打乱顺序,drop_last表示向上取整,最后一个小于batch_size的就不要了
data_loader = DataLoader(dataset=my_dataset,batch_size=2,shuffle=True,drop_last=True)
if __name__ == '__main__':
my_dataset = MyDataset()
print(my_dataset[101])
print(len(my_dataset))
for i in data_loader:
print(i)
break
print(len(my_dataset))
# print(math.ceil(len(my_dataset)/7))
print(len(data_loader))
1.pytorch数据集的加载和使用
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