1. 前言 最近在复现MCNN时发现一个问题,ShanghaiTech数据集图片的尺寸不一,转换为tensor后的shape形状不一致,无法直接进行多batch_size的数据加载。经过查找资料,有人提到可以定义dataloader的collate_fn函数,在加载时将数据裁剪为最小的图片尺寸,以便于堆叠成多个batch_size。 2. 代码 2.1 数据集的定义 dataset.py ...
然后再送给collate_fn组织成batch最后的样子,lambda x: x就是指不对这个batch_list进行任何组织,直接输出。 从这里就能看到,如果不设置collate_fn,我们得到的数据是很不好用的,且不说这数据是list的形式;就近了说,所有的数据格式是[(data1, label1), (data2, label2)m, (data3, label3), ...]。但是我...
collate_fn=<function default_collate>, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None) shuffle:设置为True的时候,每个世代都会打乱数据集。 collate_fn:如何取样本的,我们可以定义自己的函数来准确地实现想要的功能。 drop_last:告诉如何处理数据集长度除于batch_size余下的数据。True就...
collate_fn(collate,[kəˈleɪt],核对,校勘) 官方解释为: collate_fn: (callable, optional):mergesa list ofsamples to form a mini-batchof Tensor(s). Used when using batched loading from a map-style dataset. 其实,collate_fn可理解为函数句柄、指针...或者其他可调用类(实现__call__函数)...
在PyTorch 中,`DataLoader` 的 `collate_fn` 参数是一个可选的参数,它允许你定义如何将多个数据样本合并成一个批次。`collate_fn` 应该是一个函数,它接收一个数据样本的列表,并返回一个批次的数据。 默认情况下,`DataLoader` 使用 PyTorch 提供的 `default_collate` 函数,它可以处理大多数标准数据类型,如张量、...
然后将上面这个batch作为参数交给collate_fn这个函数进行进一步整理数据,然后得到real_batch,作为返回值。如果你不指定这个函数是什么,那么会调用pytorch内部的collate_fn。 也就是说,我们如果自己要指定这个函数,collate_fn应该定义成下面这个样子。 def my_collate(batch):#batch上面说过,是dataloader传进来的。
collate_fn:传入一个函数,它的作用是将一个batch的样本打包成一个大的tensor,tensor的第一维就是这些样本,如果没有特殊需求可以保持默认即可(后边会详细介绍) pin_memory:bool值,如果为True,那么将加载的数据拷贝到CUDA中的固定内存中。 drop_last:bool值,如果为True,则对最后的一个batch来说,如果不足batch_size...
说明：若不设置collate_fn参数则会使⽤默认处理函数 但必须保证传进来的数据都是tensor格式否则会报错 附：DataLoader完整的参数表如下：class torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size=1,shuffle=False,sampler=None,batch_sampler=None,num_workers=0,collate_fn=<function default_collate>,pin_memory=False...
pytorch中Dataloader中的collate_fn参数 pytorch中Dataloader中的collate_fn参数 ⼀般的，默认的collate_fn函数是要求⼀个batch中的图⽚都具有相同size（因为要做stack操作），当⼀个batch中的图⽚⼤⼩都不同时，可以使⽤⾃定义的collate_fn函数，则⼀个batch中的图⽚不再被stack操作，可以全部存储在...
collate_fn=<function default_collate>, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None) AI代码助手复制代码 DataLoader在数据集上提供单进程或多进程的迭代器 几个关键的参数意思: - shuffle:设置为True的时候,每个世代都会打乱数据集 ...