# 如果你设置了batch_size不是1,或者你设置了shuffle或者你设置了sampler,或者你设置了drop_last,这些都与batch_sampler是互斥的,总结一句话就是:你只要设置了batch_sampler就不需要设置batch_size了,因为你设置了batch_sampler就已经告诉PyTorch框架你的batch_size和以什么样的方式去构成mini-batch if batch_size !=...
batch_size(可选,默认为1):每个批次包含的数据样本数。 shuffle(可选,默认为False):是否在每个epoch开始时打乱数据。 sampler(可选):定义从数据集中抽取样本的策略,如果指定,shuffle必须为False。 batch_sampler(可选):与sampler类似,但是一次返回一个batch的索引,不能与batch_size, shuffle, sampler, drop_last同...
batch_size:每个批次的数据量大小,默认为1。 shuffle:是否对数据进行随机洗牌操作,默认为False。 sampler:用于从数据集中抽取样本的策略,如果指定了该参数,则shuffle参数将被忽略。 batch_sampler:与sampler类似,但是一次返回一个batch的索引,不能与batch_size、shuffle和sampler同时使用。 num_workers:用于数据加载的子...
drop_last:当你的整个数据长度不能够整除你的batchsize,选择是否要丢弃最后一个不完整的batch,默认为False。 2,设置num_workers pytorch中dataloader一次性创建num_workers个子线程,然后用batch_sampler将指定batch分配给指定worker,worker将它负责的batch加载进RAM,dataloader就可以直接从RAM中找本轮迭代要用的batch。如果...
DataLoader的函数定义如下:DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, num_workers=0, collate_fn=default_collate, pin_memory=False, drop_last=False) dataset:加载的数据集(Dataset对象) batch_size:batch size shuffle::是否将数据打乱 ...
batchsize:每个bacth要加载的样本数,默认为1。 shuffle:在每个epoch中对整个数据集data进行shuffle重排,默认为False。 sample:定义从数据集中加载数据所采用的策略,如果指定的话,shuffle必须为False;batch_sample类似,表示一次返回一个batch的index。 num_workers:表示开启多少个线程数去加载你的数据,默认为0,代表只使用...
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。
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)
DataLoader自动将数据集中的样本打包成小批量,这是通过设置batch_size参数来实现的。每次调用DataLoader的迭代器时,都会返回一个包含batch_size个样本的数据批次,这对于训练深度学习模型是非常关键的,因为大多数模型都需要按照批次进行前向传播和反向传播计算。
来看一下上述batch_size的大小。其中第1个的batch_size为1,这是因为有一张图片损坏,导致其无法正常返回。而最后1个的batch_size也为1,这是因为共有9张(包括损坏的文件)图片,无法整除2(batch_size),因此最后一个batch的数据会少于batch_szie,可通过指定drop_last=True来丢弃最后一个不足batch_size的batch。