В чем разница между Dataset и DataLoader в PyTorch?

Разница между Dataset и DataLoader в PyTorch заключается в их функциях:

• Dataset описывает, как получить один элемент по индексу (например, картинку и её метку). arenda-server.cloud Этот класс предоставляет унифицированный интерфейс для доступа к данным и меткам, независимо от формата хранения. www.squash.io В PyTorch есть несколько встроенных наборов данных, таких как MNIST, CIFAR-10 и ImageNet. www.squash.io Также можно создавать собственные наборы данных, наследуя от класса Dataset. www.squash.io
• DataLoader отвечает за то, чтобы быстро и удобно получать пачки данных (batch), перемешивать их, грузить в несколько потоков и даже кэшировать. arenda-server.cloud Этот класс позволяет настраивать различные параметры, такие как размер партии, перемешивание данных и количество рабочих для загрузки данных. www.squash.io DataLoader работает поверх абстракции Dataset и позволяет грузить данные по мере необходимости, что ускоряет обучение. arenda-server.cloud

Таким образом, Dataset фокусируется на извлечении и предварительной обработке данных, а DataLoader — на параллельной загрузке данных в форме партий для подачи в модели. www.scaler.com