DataLoader 的返回值通常是一个迭代器,每次迭代返回一个批次的数据。这个批次的数据结构取决于你使用的数据集。如果数据集返回的是元组或字典,那么 DataLoader 也会以同样的结构返回数据。 当数据集返回元组时:DataLoader 会返回一个包含多个张量的元组,每个张量对应元组中的一个元素。例如,对于图像分类任务,元组可能包含...
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...
"num_workers": cfg.DATALOADER.NUM_WORKERS, } 上面的返回值就是下面的参数值,依次获得dataset, mapper, sampler等,dataset是个列表的形式,有可能有多个数据集,因此需要DatasetFromList来合并一下;然后dataset和mapper这两个通过一个新的MapDataset数据结构构造出来dataset,然后生成一个TrainingSampler,最后就可以通过bui...
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...
dataloader通过其定义的sampler(返回采样的批量的数据样本索引idx)对定义的dataset(根据这些索引idx)进行采样并预处理数据。这样的话,dataloader批量迭代数据的结果可能就会包含一个批量batch-size中,所有样本的结果(例如batchsize设置为4,则dataloader就会返回数据集da...
绑定到方法返回值:<%# GetSafestring(str) %> 绑定到Hashtable:<%# ((DictionaryEntry)Container.DataItem).Key%> 绑定到ArrayList:<%#Container.DataItem %> 若数组里里放的是对象则可能要进行必要的转换后再绑定如: <%#((对象类型)Container.DataItem).属性%> 绑定到DataView,DataTable,DataSet: ...
讲到这里,Pytorch的DataLoader数据读取机制思路基本上理清楚了,接下来谈一谈图像预处理模块(transforms)。 2、图像预处理模块(transforms) transforms中包含了各种常用的图像预处理方法,存放在torchvision这个计算机视觉工具包中,具体见Pytorch官网https://pytorch.org/vision/stable/index.html,主要包括以下方法: ...
batch_size =16dataloader = tud.DataLoader(mydataset, batch_size=batch_size)# DataLoader 实例fori, (X_, Y_)inenumerate(dataloader):# print(X_, Y_)# X_, Y_ 为 Dataset 中 __getitem__() 方法的返回值,样本数量(X.shape[0])由 batch_size 决定print(X_.size(), Y_.size())# 等价于,...
返回值:无 DvDataLoader/Load 描述:用于获取服务器端指定脚本名称的查询结果, 在内部框架加持下,该接口将查询位于 DviScripts 目录下的脚本,其中 bengin 和 end将传递到脚本中 输入参数: { "script": "脚本名称", "begin": "开始时间", "end": "结束时间" } ...