batch=[dataset[0],dataset[1]]# 所以才说和你dataset中get_item的定义有关。 print(batch) 对,你没有看错,上述代码展示的batch就会传入到pytorch默认的collate_fn中,然后经过默认的处理,输出如下: it=iter(dataloader) nex=next(it)#我们展示第一个batch经过collate_fn之后的输出结果 print(nex) 其实,上面就...
batch=self.collate_fn([dataset[i]foriinindices]) 其中self.sampler_iter即采样器,返回下一个batch中样本的序号,indices。 通过collate_fn函数,我们可以对这些样本做进一步的处理(任何你想要的处理),原则上,返回值应当是一个有结构的batch。而DataLoader每次迭代的返回值,就是collate_fn的返回值。 下面,我们通过例...
下面是一个自定义collate_fn的示例,它将处理一个批次中的文本数据,并对其进行填充: importtorchdefpad_sequence(sequences,batch_first=False,padding_value=0):# 获取最大长度max_size=max(map(len,sequences))# 初始化填充后的序列out_dims=(len(sequences),max_size)ifbatch_firstelse(max_size,len(sequenc...
self.arg2=arg2 def __call__(self, batch):# 使用 self.arg1 和 self.arg2# ...returntorch.utils.data.dataloader.default_collate(batch)# 创建 DataLoader 时使用collate_fn=MyCollateFn("some_arg1","some_arg2")loader=DataLoader(dataset,batch_size=32,collate_fn=collate_fn)``` 1. 2. 3. ...
def __init__(self, dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=default_collate, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None): 一旦定义完成,那么在DataLoader的内部,一条一条数据到底是怎么组织成一个batch的呢?它们...
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...
PyTorch-YOLOv3/utils/datasets.py Lines 134 to 140 in 47b7c91 def collate_fn(self, batch): paths, imgs, targets = list(zip(*batch)) # Remove empty placeholder targets targets = [boxes for boxes in targets if boxes is not None] # Add sampl...
return len(self.data) def __getitem__(self, index): sample = self.data[index] # Load and preprocess the sample # ... return sample def collate_fn(batch): # Custom collate function for batch processing # ... return batch # Create a custom dataset ...
# 错误的代码示例(假设) collate_fn = torch.utils.data.collate # 这会引发AttributeError # 正确的代码 def my_collate_fn(batch): return torch.stack(batch, dim=0) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=4, collate_fn=my_collate_fn) 希望这些信息能帮助你解决问题!如果你有其他关于PyTorch的...