[8]], dtype=torch.int32)2. 设置collate_fn参数为lambda x: x my_dataloader = DataLoader(dataset...
1.先加载数据 2.dataloader读取数据 3.for循环从loader里面读取数据 train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="../data", train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=8, num_workers=1, pin_memory=True)for data in tra...
而DataLoader每次迭代的返回值就是collate_fn的返回值。 其他参数解析: dataset,这个就是PyTorch已有的数据读取接口(比如torchvision.datasets.ImageFolder)或者自定义的数据接口的输出,该输出要么是torch.utils.data.Dataset类的对象,要么是继承自torch.utils.data.Dataset类的自定义类的对象。 batch_size,根据具体情况设置...
ToTensor()) #batch_size=4:每次从test_data中取4个数据集并打包 test_loader=DataLoader(dataset=test_data, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=False) 这里的test_loader会取出test_data[0]、test_data[1]、test_data[2]、test_data[3]的img和target,并分别打包。返回两个参数:...
dataloader=DataLoader(dataset,batch_size=2) batch_size=2即一个batch里面会有2个数据。我们以第1个batch为例, DataLoader会根据dataset取出前2个数据,然后弄成一个列表,如下: 1 2 batch=[dataset[0],dataset[1]] batch 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,...
pytorch基础的dataloader类是 from torch.utils.data.dataloader import Dataloader 其主要的参数如下: datasets、batch size、shuffle、sampler、batch_sampler、num_workers、collate_fn、pin_memory、drop_last ... (1)datasets 这可以算是dataloader最重要的参数,从本质上讲这是一个数据集映射器(DatasetMapper,这里借用...
DataLoader:数据加载器,设置一些参数后,可以按照一定规则加载数据,比如设置batch_size后,每次加载一个batch_siza的数据。它像一个生成器一样工作。 有小伙伴可能会疑惑,自己写一个加载数据的工具似乎也没有多“困难”,为何大费周章要继承pytorch中类,按照它的规则加载数据呢?关于这点可以参考这里:pytorch dataloader,...
一、monai.data.dataloader参数的基本介绍 在MON本人中,monai.data.dataloader参数是用来设置数据加载相关的一些配置,例如batch_size(批量大小)、num_workers(工作进程数)、pin_memory(是否将数据保存在固定内存中)等。通过合理地配置这些参数,我们可以优化数据加载的效率,提高模型训练的速度。 1.1 batch_size batch_si...
2、DataLoader参数 先介绍一下DataLoader(object)的参数: dataset(Dataset): 传入的数据集; batch_size(int, optional): 每个batch有多少个样本; shuffle(bool, optional): 在每个epoch开始的时候,对数据进行重新排序; sampler(Sampler, optional):自定义从数据集中取样本的策略,如果指定这个参数,那么shuffle必须为Fals...
它的主要作用是将大量数据分割成可管理的小批次，每次循环中提供一组数据，直至数据集耗尽。在实际应用中，数据加载往往成为制约训练性能的关键因素，尤其是在模型简单或硬件性能强大的情况下， DataLoader 的多线程处理能力（通过num_workers参数调整）能够显著加速数据读取。参数详解如下：dataset是数据源，...