如何在pytorch中查看DataLoader中的数据

Question

我在 Github 上的示例中看到类似以下内容。如何查看该数据的类型（形状和其他属性）？

train_data = MyDataset(int(1e3), length=50)
train_iterator = DataLoader(train_data, batch_size=1000, shuffle=True)

Answer 1

您可以使用以下语句检查数据：

data = train_iterator.dataset.data 
shape = train_iterator.dataset.data.shape  
datatype = train_iterator.dataset.data.dtype

您可以迭代数据并将其馈送到网络，如下所示：

for nth_batch, (batch,_) in enumerate(train_iterator):
    feedable = Variable(batch)
    #here goes neural nets part

正如 Ivan 在评论中所述，Variable 已被弃用（尽管它仍然可以正常工作），并且 Tensor 本身现在支持 autograd，因此批处理可以在神经网络中使用。

for nth_batch, (batch,_) in enumerate(train_iterator):
    #feedforward the batch