使用 PyTorch Dataloader 将 3 维和一维特征传递给神经网络

Question

我有大小为 2x8x8 作为张量的示例，并且我正在为它们使用 PyTorch Dataloader。但现在我想添加一个额外的 1 个尺寸为 1（单个数字）的暗张量作为输入。

因此，我有两个用于神经网络的输入参数，一个用于卷积层的多维参数，以及一个稍后将连接的附加参数。

也许我可以使用两个数据加载器，每个张量形状一个，但我无法对它们进行洗牌。

如何为这两个不同的输入张量使用单个 PyTorch Dataloader？

Answer 1

这与数据加载器无关，这应该在您的数据集中完成。通过使其继承来实现您自己的数据集torch.util.data.Dataset（您需要实现__len__和__getitem__）。让你的__getitem__方法返回你的张量，你应该没问题。