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最近在做一个项目,用双通道神经网络,每个通道输入不同数据训练,具有相同label。开始没想到如何实现,网上很多例子都是单通道,即便找到双通道的例子,两个通道的输入也相同。

最后,终于想到了一个办法。多输入和单输入其实是一样的,只需要重新改写torch.utils.data.Datasets. 需要改写class Dataset里面的init、len和getitem

一个例子:

 class MyDataset(data.Dataset):
  def __init__(self, data1,data2, labels):
    self.data1= data1
    self.data2= data2
    self.labels = labels # 我的例子中label是一样的,如果你的不同,再增加一个即可

  def __getitem__(self, index):  
    img1,img2, target = self.data1[index], self.data2[index], self.labels[index]
    return img1,img2, target

  def __len__(self):
    return len(self.data1) # 我的例子中len(self.data1) = len(self.data2)

以上这篇Pytorch 定义MyDatasets实现多通道分别输入不同数据方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。