print(len(data[0])) # 输出2在这个例子中,我们创建了两个DataLoader对象,分别设置batch_size为4和2。通过迭代这两个DataLoader对象,你可以看到每个batch中的数据量分别是4和2。总结起来,DataLoader是PyTorch中一个非常有用的工具,它可以帮助你方便地加载和预处理数据。通过调整batch_size参数,你可以控制每个batch中...
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=4) 参数详解:每次dataloader加载数据时:dataloader一次性创建num_worker个worker,(也可以说dataloader一次性创建num_worker个工作进程,worker也是普通的工作进程),并用batch_sampler将指定batch分配给指定worke...
size=self.num_samples_per_class,replace=True)indices.extend(chosen_indices)returniter(indices)def__len__(self):returnself.num_samples_per_class*len(np.unique(self.labels))#
shuffle则通常设置为使用乱序(True),以使得每次数据读取具有随机性。 这里颇为重要的是“Epoch、Iteration和Batchsize”之间的关系:1)Epoch表示所有训练样本都已输入到模型中,记为一个Epoch;2)Iteration表示一批样本输入到模型中,记为一个Iteration;3)Batchsize表示批大小,决定一个Epoch中有多少个Iteration。当样本数可...
shuffle的时候是不是只把特征洗牌了而没有洗y，或者x和y洗的逻辑不一样所以导致y错位了？
看在Dataloader中是否设置shuffle = True DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=True, sampler=Non…
先不考虑使用batch sampler的情况(如果写了batch size!=1，其实会走self.batch_sampler这个路线，先看看...
上面的DataLoaderWithPrefetch(DataLoader)中可以直接指定prefetch_size, 在调用时候使用DataLoaderWithPrefetch(DataLoader)来替代DataLoader即可。 参考: Number of prefetch in DataLoader
torch.utils.data.BatchSampler从Sampler()示例中获取索引（在本例中为3），并将其返回为list，以便可以...
其中,num_workers和batch_size是两个重要的参数,它们直接影响到内存的使用和数据的加载速度。如果不合理设置,可能会导致内存溢出(Out of Memory)的问题。 1. num_workers num_workers参数决定了用于数据加载的子进程数量。设置合理的num_workers可以充分利用多核CPU的优势,加速数据的加载。但是,如果设置得太高,会...