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- 在看一些论文中经常遇到，data set 与 dataset ，那请问这二者的区别在哪里? - 知乎
dataset未出现在任何词典中。 然而，在当代美国英语语料库中有172例，大部分都出现在“学术”部分，这意味着dataset是一种正式的学术写作。 它之所以没有出现在词典中，可能是因为它是一种新创词语。 而从2001年起，美国历史英语语料库中出现了两例。
- Pytorch中的Dataset 和 DataLoader起什么作用？ - 知乎
经过step1和step2,已经可以获取我们需要的数据，但是仍然无法批量处理和随机选取等操作，因此需要DataLoader类进一步进行封装。 综上： Dataset类用来定义自己的数据集格式 DataLoade类是一个可迭代对象，对该实例进行迭代可用于训练过程。
- Dataset vs. data set - WordReference Forums
For me, a dataset is a common name used to talk about data that come from the same origin (are in the same file, the same database, etc ) while a data set is a more general set of data Dataset designate the common source of data
- The experiment was run lt;in on gt; the whole dataset
I am unsure for noun 'dataset', when should we use perp in and when use on or in and on both are exchangable, no essential difference? For an example, we can say: 1 We run a comparative experiment on the whole dataset 2 We run a comparative experiment in the whole dataset
- 模仿学习 (Imitation Learning)入门指南
模仿学习的思想很直观 (intuitive)。我们在前面所介绍的Model-free, Model-based强化学习方法都是 从零开始 (from scratch) 探索并学习一个使累计回报最大的策略 (policy) 。 Imitation Learning的想法是，借助人类给出的示范 (demonstration)，可以快速地达到这个目的。这个示范是多组trajectory轨迹数据 ， 每条轨迹包含
- 加载数据集的时候经常用到def __getitem__ (self, index):具体怎么理解它呢？ - 知乎
2 我是使用DataLoader加载数据集的，这其中有batch_size,这意味着必然要对所有数据经行分开打包，所以一定是使用了 dataset [index] 中所有的index,所以 __getitem__ 有了所有的index。 shuffle是用来旋转数据是否随机打包的，可以通过调它的布尔值验证，见下图。
- PyTorch Dataset的shuffle与不shuffle：为何会产生显著差异？
当shuffle = True时，数据在每个 epoch（训练轮次）开始时会被随机打乱顺序。 而shuffle = False时，数据会按照其在Dataset中的原始顺序依次被加载。 产生显著差异的原因 模型训练方面 梯度更新的稳定性：如果不进行 shuffle，数据按顺序进入模型。
- 如何理解Benchmarks？ - 知乎
如何理解Benchmarks？ 在读The kitti benchmarks suite文章中，不知道benchmark倒是是什么意思？ 是数据集的意思吗？ 和dataset有什么区别？ 显示全部 关注者 74 被浏览
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