可以看到初始化参数里有两种sampler:sampler和batch_sampler,都默认为None。前者的作用是生成一系列的index,而batch_sampler则是将sampler生成的indices打包分组,得到一个又一个batch的index。例如下面示例中,BatchSampler将SequentialSampler生成的index按照指定的batch size分组。 代码语言:txt AI代码解释 >>>in : list(...
DataLoader(dataset,batch_size=1,shuffle=False,sampler=None,batch_sampler=None,num_workers=0,collate_fn=None,pin_memory=False,drop_last=False,timeout=0,worker_init_fn=None,*,prefetch_factor=2,persistent_workers=False) 几个重要参数 dataset:必须首先使用数据集构造 DataLoader 类。 Shuffle:是否重新整...
batch_sampler:也是一个Sampler类对象,与sampler参数不同的是,它接收的Sampler类对象每次返回一个batch的索引,默认为None; num_workers:整数值,定义有几个进程来处理数据,默认为0,表示所有的数据都会被加载到主进程; pin_memory:布尔值,如果为True,那么将加载的数据拷贝到cuda固定的内存中; ...
第2个步骤从0到n-1的范围中抽样出m个数的方法是由 DataLoader的sampler和batch_sampler参数指定的。 sampler参数指定单个元素抽样方法,一般无需用户设置,程序默认在DataLoader的参数shuffle=True时采用随机抽样,shuffle=False时采用顺序抽样。 batch_sampler参数将多个抽样的元素整理成一个列表,一般无需用户设置,默认方法...
batch个数据样本的数据（通过sampler按索引的循序将dataset里面fetch数据并concat起来，没有Sampler时会根据...
classDataLoader(object):def__init__(self, dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=default_collate, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None) 可以看到初始化参数里有两种sampler:sampler和batch_sampler,都默认为...
第2个步骤从0到n-1的范围中抽样出m个数的方法是由 DataLoader的 sampler和 batch_sampler参数指定的。 sampler参数指定单个元素抽样方法,一般无需用户设置,程序默认在DataLoader的参数shuffle=True时采用随机抽样,shuffle=False时采用顺序抽样。 batch_sampler参数将多个抽样的元素整理成一个列表,一般无需用户设置,默认方...
sampler:决定以何种方式对数据进行采样,可以不用shuffle随机打乱样本,可以用自己编写的函数去决定如何取样本,比如:你想让你的样本以一种有序的方式来组织成mini-batch,比如把长度比较接近的样本放入到一个mini-batch中,这个时候就不能用shuffle,因为一打乱,这些样本的长度就是乱的。如果传入该参数,则shuffle就没有意...
在深度学习中,数据加载和处理是至关重要的步骤,而这一过程的高效实现离不开Dataset、DataLoader和Sampler这三个核心组件。借助百度智能云文心快码(Comate)这一强大的编码工具,开发者可以更加高效地构建和优化数据加载与处理流程,点击了解更多详情:https://comate.baidu.com/zh。 一、Dataset Dataset是深度学习框架中用于...
5、batch_sampler:(数据类型 Sampler) 批量采样,默认设置为None。但每次返回的是一批数据的索引(注意:不是数据)。其和batch_size、shuffle 、sampler and drop_last参数是不兼容的。我想,应该是每次输入网络的数据是随机采样模式,这样能使数据更具有独立性质。所以,它和一捆一捆按顺序输入,数据洗牌,数据采样,等模式...