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pytorch的Dataset和DataLoader为迭代训练过程提供数据加载（包括数据增强部分）等任务。 重载的Dataset类里的两个关键函数__len__、__getitem__是一般需要重写(override)。其中__len__方法返回数据集的长度，__getitem__方法实现返回样本数据集的一条数据(包括label标注数据 ...
所以你的dataset定义了这两个方法之后，其实变相是支持了 [idx] 和 len 的切片与取长度的操作。 发布于 2021-02-06 01:58 赞同 40 添加评论
The members of the dataset are in the dataset, but you use a method on something: on a value, on a set of ...
首先这里的dataset不是pip安装的，而是该书自带的源代码中的一个文件库; 下载路径：深度学习入门基于Python的理论与实现. 右边有一个随书下载. 2. 大家目录不要有中文路径。 3. 然后修改sys.path.append(os.pardir)为：
数据可以到VoxCeleb dataset上，如果需要视频的话，利用给的脚本进行下载，只需要语音的话，给作者发邮件获取，邮件说明用处即可，不需要学校邮箱，利用作者发给的账号和密码登录下载即可。
不建议将所有的数据一股脑的做成一个dataset，再去分dataset比较麻烦，而且拥有不同类别的数据时，比较难做到每个类别按照一定比例均分，建议先处理原始数据，将原始数据按照自己的想法分成训练集和验证集，再去制作训练集和验证集的dataset
2 为什么自己写dataset类必须写__getitem__函数？ torch.utils.data.DataLoader类源码中必然使用了dataset[index] 这种 实例[下标] 的方式，从而自动调用了__getitem__函数。因此自己写dataset类，必须写__getitem__函数。torch.utils.data.DataLoader类官方源码看得不是很明白，没找到dataset ...
目前，我遇到过两个与HuggingFace cache相关的问题。一个是关于datasets库的问题。在使用load_dataset函数时，该库会自动缓存一份数据集，如果没有进行更改，它不会在每次调用时重新生成数据集，而是直接使用datasets中已经缓存的数据集。
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数据可用性声明 一、数据可用性声明的目的 1、使研究更透明，可以仔细检查原始数据，并对其进行各种测试。