classtorch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size=1,shuffle=False,# 每个epoch是否乱序sampler=None,batch_sampler=None,num_workers=0,# 是否多进程读取机制,0表示在用主线程计算collate_fn=None,# 把多个样本组合在一起变成一个mini-batch,不指定该函数的话会调用Pytorch内部默认的函数pin_memory=False,drop_...
collate_fn=<function default_collate>, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None) shuffle:设置为True的时候,每个世代都会打乱数据集。 collate_fn:如何取样本的,我们可以定义自己的函数来准确地实现想要的功能。 drop_last:告诉如何处理数据集长度除于batch_size余下的数据。True就...
collate_fn(collate,[kəˈleɪt],核对,校勘) 官方解释为: collate_fn: (callable, optional):mergesa list ofsamples to form a mini-batchof Tensor(s). Used when using batched loading from a map-style dataset. 其实,collate_fn可理解为函数句柄、指针...或者其他可调用类(实现__call__函数)...
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。 ***#...
1. 前言 最近在复现MCNN时发现一个问题,ShanghaiTech数据集图片的尺寸不一,转换为tensor后的shape形状不一致,无法直接进行多batch_size的数据加载。经过查找资料,有人提到可以定义dataloader的collate_fn函数,在加载时将数据裁剪为最小的图片尺寸,以便
在PyTorch 中,`DataLoader` 的 `collate_fn` 参数是一个可选的参数,它允许你定义如何将多个数据样本合并成一个批次。`collate_fn` 应该是一个函数,它接收一个数据样本的列表,并返回一个批次的数据。 默认情况下,`DataLoader` 使用 PyTorch 提供的 `default_collate` 函数,它可以处理大多数标准数据类型,如张量、...
collate_fn:将batch_size样本整理成一个batch样本,便于批量处理训练,数据类型 callable。 sampler:“采样器”,表示从样本中如何取样,提供整个数据集的随机访问的索引列表。数据类型为Sampler。 Pin_memory:内存寄存,默认为False,在数据返回前,是否将数据复制到内存中(CPU/GPU),...
在实际应用中,可以通过自定义collate_fn来实现特定的数据组合逻辑。 pin_memory(可选):是否将数据存储在固定内存中。默认为False。在GPU训练时,将数据存储在固定内存中可以提高数据传输速度。 drop_last(可选):是否丢弃最后一个批次,如果它的大小小于batch_size。默认为False。在某些情况下,数据集的大小可能不是...
6.collate_fn:batch数据的拼接函数,默认是torch.utils.data._utils.collate.default_collate,可以根据需求自定义; 7. pin_memory:是否将数据加载到GPU的显存中,默认为False; 8. drop_last:当数据集大小不能被batch_size整除时,是否丢弃最后一个batch,默认为False。©...
collate_fn: 自定义批处理逻辑。默认按批次拼接。 drop_last: 数据量无法被batch_size整除时,是否丢弃最后一批数据。 🧑💻 进阶案例:DataLoader 配合自定义数据处理 在实际项目中,数据通常需要复杂预处理。以下是使用collate_fn的示例: 代码语言:javascript ...