我们可以从这里看到collate_fn在这里进行了调用,那么他的输入我们就找到了,从这里看这就是一个list,list中的每个元素就是self.data[i],如果你在往上看,可以看到这个self.data就是我们需要预先定义的Dataset,那么这里self.data[i]就等价于我们在Dataset里面定义的__getitem__这个函数。 所以我们知道了collate_fn这个...
基本上,如果Dataset子类的__getitem__函数返回元组,则collate_fn接收元组列表,或者如果Dataset子类仅返回...
labels = [d['label'] for d in data] inputs = pad_sequence(inputs, batch_first=True) #(4) labels = torch.tensor(labels) #(5) return { #(6) 'tokenized_input': inputs, 'label': labels } loader = DataLoader( nlp_data, batch_size=2, shuffle=False, collate_fn=custom_collate ) ...
inputs = pad_sequence(inputs, batch_first=True) #(4) labels = torch.tensor(labels) #(5) return { #(6) 'tokenized_input': inputs, 'label': labels } loader = DataLoader( nlp_data, batch_size=2, shuffle=False, collate_fn=custom_collate ) #(7) iter_loader = iter(loader) batch1...
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# 传入的data是getitem里返回的数据,这里我们假设返回一个text,一个label# 取到的数据举例:# [('I love...
基本上,如果Dataset子类的__getitem__函数返回元组,则collate_fn接收元组列表,或者如果Dataset子类仅返回...
如何 吧一个 一维数组 切分成相同等分,一维数组作为lstm的输入(三维数据)的数据预处理 collate_fn的应用,如果你的数组是NumPy数组,你可以使用`numpy.array_split`函数来切分数组。请注意,如果数组不能被均匀切分,这些方法可
paddle批数据collate之Stack、Pad、Tuple、Dict https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/blob/develop/paddlenlp/data/collate.py 标签:paddle 朴素贝叶斯 粉丝-62关注 -1 +加关注 0 0 升级成为会员
该函数的作用主要是针对返回的batch数据进行处理。一般来,batch 数据是嵌套列表,也就是List[List], 其中大的列表的代表整个Batch,而Batch列表中的每一个列表均代表每一个individual_data collate_fn 函数就将这些转化原始的batch数据 PyTorch https://www.cnblogs.com/MarkL124950/articles/16771816.html ...
dataloaders = [train_dl] for ds in datasets[1:]: sampler = SortSampler(ds.ids, key=lambda x: len(ds.ids[x])) dataloaders.append(DeviceDataLoader.create(ds, bs, sampler=sampler, collate_fn=pad_collate)) dataloaders.append(DeviceDataLoader.create(ds, bs, sampler=sampler, collate_fn=simp...