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pytorch如何实现加载语音类的数据集-创新互联

pytorch如何实现加载语音类的数据集?很多新手对此不是很清楚,为了帮助大家解决这个难题,下面小编将为大家详细讲解,有这方面需求的人可以来学习下,希望你能有所收获。

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pytorch对一下常用的公开数据集有很方便的API接口,但是当我们需要使用自己的数据集训练神经网络时,就需要自定义数据集,在pytorch中,提供了一些类,方便我们定义自己的数据集合


  • torch.utils.data.Dataset:所有继承他的子类都应该重写  __len()__  , __getitem()__ 这两个方法
    •  __len()__ :返回数据集中数据的数量
    •   __getitem()__ :返回支持下标索引方式获取的一个数据
  • torch.utils.data.DataLoader:对数据集进行包装,可以设置batch_size、是否shuffle....

第一步

自定义的 Dataset 都需要继承 torch.utils.data.Dataset 类,并且重写它的两个成员方法:

  • __len()__:读取数据,返回数据和标签
  • __getitem()__:返回数据集的长度
from torch.utils.data import Dataset


class AudioDataset(Dataset):
 def __init__(self, ...):
 """类的初始化"""
 pass

 def __getitem__(self, item):
 """每次怎么读数据,返回数据和标签"""
 return data, label

 def __len__(self):
 """返回整个数据集的长度"""
 return total

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