(一定要写collate_fn = 你定义的collate function啊啊啊,鬼知道我debug了半天,单元测试都对跑起来怎么都不对是忘了导进去了) 我这里遇到的是,我每个取出来的歌曲轨道数量不一样,因此使用默认的collate的时候会无法压成批(默认的collate方法应该用的是torch.stack) 输入输出:输入是batch,输出是你改过了以后的batch...
collate_fn()的参数输入是__getitem__()得到的结果,一般是管这些拿到的数据怎么拼接成一个batch。 但collate_fn()不是Dateset里的函数,是放一边用来替换Dataloader中collate_fn的函数。 classMyDataset(Dataset):def__init__(self,save_path):passdef__len__(self):passdef__getitem__(self,idx):pass# 传入...
select * from ::fn_helpcollations()排序规则名称由两部份构成，前半部份是指本排序规则所支持的字符集。如：Chinese_PRC_CS_AI_WS 前半部份：指UNICODE字符集，Chinese_PRC_指针对大陆简体字UNICODE的排序规则。排序规则的后半部份即后缀 含义：_BIN 二进制排序 _CI(CS) 是否区分大小写，CI不区分...
在不满意默认的 default_collate 的 batch处理结果的情况下,自己写一个collate函数来处理batch数据,以适配自己的模型数据接口 如果不设置collate_fn,我们得到的数据是 list 的形式,且所有的数据格式是 [(data1, label1), (data2, label2), (data3, label3), ...]。但若我们希望的形式是:(data1, data2...