返回值:有俩。第一个是把图片拼起来,形状是(batch_size, c, h, w)。第二个是批次中所有的目标,是一个矩阵,形状是(所有目标数量,6)。 注:“(所有目标数量,6)”中的6,指的就是每个目标的属性:"x,y,w,h,class_id和该图片在这个batch中的索引" 这个函数的返回值就包含了这个批次图片中所有的目标。
collate_fn如果你不指定,会调用pytorch内部的,也就是说这个函数是一定会调用的,而且调用这个函数时pytorch会往这个函数里面传入一个参数batch。 defmy_collate(batch): returnxxx 这个batch是什么?这个东西和你定义的dataset, batch_size息息相关。batch是一个列表[x, ... , x],长度就是batch_size,里面每一个元...
那么得到的就是上面的输出,从输出结果来看,证明,在Dataset的__getitem__把一条一条的数据发出来以后,Dataloader会根据你定义的batch_size参数把这些东西组织起来(其实是一个batch_list)。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...
collate_fn是在dataloader里面用于给Dataset的一批一批数据进行整形的。 使用方法: data_loader=DataLoader(dataset,batch_size=5,shuffle=False,collate_fn=collate_fn)# 假设批量大小为4 (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) ...
dataloader=Data.DataLoader(dataset,batch_size=2) 1. 一共有4条数据,batch_size=2,所以一共有2个batch。 collate_fn如果你不指定,会调用pytorch内部的,也就是说这个函数是一定会调用的,而且调用这个函数时pytorch会往这个函数里面传入一个参数batch。
def my_collate_fn(batch):# 自定义的合并逻辑# ...returntorch.utils.data.dataloader.default_collate(batch)# 使用闭包传递额外的参数def make_collate_fn(arg1, arg2): def collate_fn(batch):# 使用 arg1 和 arg2# ...returnmy_collate_fn(batch)returncollate_fn# 创建 DataLoader 时使用collate_fn=...
for batch in dataloader: # Process the batch # ... 在上述示例中,CustomDataset是一个自定义的数据集类,collate_fn是一个自定义的批处理函数。你可以根据自己的数据类型和需求来实现这些函数。 对于PyTorch的相关产品和产品介绍,腾讯云提供了一系列与深度学习和人工智能相关的...
batch = next(iter(loader)) pprint(batch) # {'x1': tensor([ 0.1000, -0.2000], dtype=torch.float64), # 'x2': tensor([7.4000, 5.3000], dtype=torch.float64), # 'y': tensor([0, 0])} 加载器足够聪明,可以正确地从字典列表中重新打包数据。 当你的数据采用 JSONL 格式(我个人更喜欢这种...
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...
import torch def pad_collate_fn(batch): # 假设每个样本都是一个元组,包含序列数据和标签 sequences, labels = zip(*batch) # 找到序列的最大长度 max_len = max(len(seq) for seq in sequences) # 填充序列以确保它们具有相同的长度 padded_sequences = [torch.tensor(seq + [0] * (max_len - ...