接着,我们会使用DataLoader来实现在每次迭代中载入batch_size大小的数据。 importtorchfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderfromPILimportImageimportos# 自定义数据集classCustomDataset(Dataset):def__init__(self,img_dir,transform=None):self.img_dir=img_dir self.img_names=os.listdir(img_dir)# 获取目...
self.dataloader=DataLoader(self.dataset,batch_size=self.batch_size,shuffle=True)def__iter__(self):returniter(self.dataloader)# 使用动态批次加载器dynamic_loader=DynamicBatchLoader(dataset,10)forepochinrange(3):print(f"Epoch{epoch+1}: Batch size ={dynamic_loader.batch_size}")forbatchindynamic_lo...
(data_loader) for batch_idx, data in enumerate(data_loader): print 'batch idx{}, batch len {}'.format( batch_idx, len(data)) data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=10, drop_last=True) len(data_loader) for batch_idx, data in enumerate(data_loader): print 'batch idx{}, ...
在衡量不同batch size的优劣这一点上,我选用衡量不同batch size在同样参数下的收敛速度快慢的方法。 下表中可以看出,在minst数据集上,从整体时间消耗上来看(考虑了加载数据所需的时间),同样的参数策略下 (lr = 0.02, momentum=0.5 ),要模型收敛到a...
(dataset=train_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True)test_loader=torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=False)model=SimpleModel()optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=lr,momentum=0.5)ifuse_cuda:model=nn.DataParallel(model).cuda()iter_losses=[]def...
cuda.device_count() batch_size = batch_size * gpu_num model.to(device) # init training and validation data loaders train_loader = DataLoader(train_data, shuffle=RandomSampler(train_data), batch_size=batch_size) val_loader = DataLoader(val_data, shuffle=False, batch_size=batch_size) ...
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2, num_workers=2, worker_init_fn=worker_init_fn) forbatchindataloader: print(batch) 正如我们期望的那样,每个 batch 的值都是不同的。 tensor([[282,4,785], [35,581,521]]) tensor([[684,17,95], ...
文本的预处理在形成Batch时会先进行Padding操作以统一长度,因此每一个BatchSize下的显存占用是不同的,大多数情况下显存是被浪费的。这里引入了一个新的参数生成动态BatchSize。 - 飞桨AI Studio
size 只能设为4,想要通过梯度累积实现 batch size 等于16,这需要进行四次迭代,每次迭代的 loss 除以4,这里给一个参考代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 fori,(images,target)inenumerate(train_loader):#1.input output images=images.cuda(non_blocking=True)target=torch.from_numpy(np...
assert image_height % patch_height == 0 and image_width % patch_width == 0,'Image dimensions must be divisible by the patch size.' num_patches = (image_height // patch_height) * (image_width // patch_width)patch_...