莫烦pytorch（8）——批训练_enumerate(loader)

首先介绍一下import torch.utils.data as Data，这在训练过程中基本都会用到。该接口大多用来读取数据和把数据封装成Tensor，之后的DataLoader用来做mini—batch训练。

import torch
import torch.utils.data as Data

BATCH_SIZE=5

x=torch.linspace(1,10,10)
y=torch.linspace(10,1,10)
# 先转换成 torch 能识别的 Dataset
torch_dataset=Data.TensorDataset(x,y)  #变成Tensor

loader=Data.DataLoader(
    dataset=torch_dataset,
    batch_size=BATCH_SIZE,
    shuffle=True,
    num_workers=2 # 多线程来读数据
)
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注意DataLoader里面的dataset参数必须要是Tensor类型，batch_size是你需要的mini-batch的大小，shuffle是否打乱，True就是打乱（打乱效果比较好，一般都打乱），num_workers=2是多线程读取数据。

def show_batch():
    for epoch in range(3):# 训练所有!整套!数据 3 次
        for step,(batch_x,batch_y) in enumerate(loader):
            # 打出来一些数据
            print('Epoch: ', epoch, '| Step: ', step, '| batch x: ',
                  batch_x.numpy(), '| batch y: ', batch_y.numpy())

if __name__ == '__main__':
    show_batch()
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enumerate就是可以把一个list变成索引-元素对，这样可以在for循环中同时迭代索引和元素本身