关键在于要判断末尾的情况if(index+1)*self.batch_size>len(self.data):self.batch_size=len(self.d...
data.DataLoader( dataset, batch_size=1, shuffle=False, sample=None, batch_sample=None, num_workers=0, collate_fn=<function default_collate at 0x7f108ee01620>, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None ) 参数说明: dataset:加载的数据集 batch_size:批大小 shuffle:...
值得注意的是，当dataset的大小不能被batch_size整除时，Dataloader的最后一个批次可能会有所不同。比如，如果数据集有1001个样本，batch_size设为10，那么train_loader将有101个批次，最后一批只包含一个样本。为避免这种情况，可以将Dataloader的drop_last属性设置为True，这样最后一个批次会被忽略。Dataloa...
若样本总数不能整除batch_size,会在最后此取数据取余下部分。 如下图将batch_size设为10后,共取1338轮数据。 其中前1337轮取batch_size = 10个样本,共13370个样本, 而样本总数为13374,所以最后一轮取余下4个样本
需要注意的是,Batch Size 不一定能整除 Data Size。例如,当 Data Size 为 ,Batch Size 为 时,此时一共会有 个Batch。前三个 Batch 的样本个数均为 ,最后一个 Batch 的样本个数为 。每个 Epoch 需要 通过下图我们可以更直观的了解Dataset和Dataloader的工作方式: ...
drop_last:如果数据集大小不能被batch size整除,设置为True可使最后一个不完整的batch被丢弃。默认为False。 timeout:从worker进程中获取一个batch的数据的超时时间。默认为0,表示不设置超时。 worker_init_fn:在数据加载开始前调用的函数,可用于初始化worker进程。默认为None。 实际应用中的使用建议 在实际应用中,...
drop_last (bool, optional): 如果数据集大小不能被 batch_size 整除,设置为 True 后将丢弃最后一个不完整的批次。默认为 False。 __EOF__ 本文作者:cxy 本文链接:https://www.cnblogs.com/cxy8/p/18072463 关于博主:评论和私信会在第一时间回复。或者直接私信我。
drop_last:默认为 False。设置为 True 时,如果数据集的总量不能被 batch_size 整除,那么最后一个不完整的 batch 会被丢掉,保证所有 batch 都是同样大小。 worker_init_fn:默认为 None。它需要是一个可调用 (Callable) 的对象,比如 function。它会在每个子进程中被调用,并且把每个子进程相应的 worker id ( ...
当数据集的样本数量除以batch_size不能整除时,如果drop_last为True,则最后一个批次中的样本数量可能会小于batch_size;如果drop_last为False,则最后一个批次会保留所有的样本,但是会导致最后一批次的样本数量少于batch_size。 11. worker_init_fn:用于初始化子进程的函数。如果有一些共享资源需要在每个子进程中初始化...