Pytorch使用DataLoader实现批量加载数据
使用PyTorchDataLoader批量加载数据利用PyTorch的DataLoader类批量加载数据是一种高效做法,可以提升训练效率。通过定义自定义数据集并使用DataLoader初始化器,您可以根据所需批次大小、打乱顺序和并行工作线程加载数据。DataLoader允许统一处理和预处理,减少数据加载时间并简化训练循环。示例代码展示了如何从CSV文件中加载数据,包括对特征的提取和训练逻辑执行。通过优化batch_size、num_workers和预取机制,您可以进一步提升数据加载效率。