PaddlePaddle|在Paddle中如何创建并使用自己创建的reader数据读入者 PaddlePaddle|问答专区

问题描述：想在Fluid中使用自己的数据集，但不知如何创建一个reader来使用自己的数据
问题分析：Paddle为了让使用者更加容易上手，对很多实例数据进行了封装，方便直接使用，这些实例数据的封装代码，具体封装好的数据有：

import paddle.dataset.mnist import paddle.dataset.imikolov import paddle.dataset.imdb import paddle.dataset.cifar import paddle.dataset.movielens import paddle.dataset.conll05 import paddle.dataset.uci_housing import paddle.dataset.sentiment import paddle.dataset.wmt14 import paddle.dataset.wmt16 import paddle.dataset.mq2007 import paddle.dataset.flowers import paddle.dataset.voc2012 import paddle.dataset.image

封装的逻辑其实具有普适性，你可以模仿封装代码中定义reader数据读入者的方法。

解决方法：

这里写一个简单的reader，代码如下：

import paddle.fluid as fluid import paddledef reader_createor(data, label): def reader(): for i inrange(len(data)): yield data[i,:], int(label[i]) return readertrain_reader = paddle.batch( paddle.reader.shuffle( reader=reader_createor(data, label),buf_size=200 ), batch_size=16 )

【PaddlePaddle|在Paddle中如何创建并使用自己创建的reader数据读入者】其中reader_createor用于创建数据，使用了python的yield字段，即将方法变成了生成器，这里可以同时生成数据与对应的标签，然后使用paddle.batch()方法来调用reader_createor，实现自己数据的读入。然后就可以将该读入器train_reader用于训练中了。