DataLoader在PyTorch中扮演着重要的角色，它的格式如下：当你处理一个包含1000个样本的训练数据集，并且设置batch_size为10时，Dataloader将生成100个批次。这表示每一次迭代，模型会接收10个样本进行处理。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...
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:...
Batch_Size:每次训练使用的样本数量。 Iteration:Batch_Size分了多少个。 比如有一万个样本,Batch有一千个(Batch_Size),则Iteration就是10。 打乱->分组 分成若干个batch。之后可以通过迭代拿出来每一个Batch,然后遍历Batch拿出其中数据。 dataset和dataloader类的使用: Dataset是抽象类,不能实例化,只能被子类继承使用。
Dataloader可以帮我们返回封装好的batch内容,采用迭代读取的方式完成训练,占用更少内存。在构建Dataloader之前要构建好一个继承了Dataset类的数据集类,在Dataset类中完成语料的预处理(主要是tokenizer和embeeding过程),之后再用Dataloader包装Dataset,设置batch size等参数完成batch sets的构建,产生的可迭代对象可用于后续的模...
举例说明:比如数据集样本数是60000,一次训练32(batch_size)个样本,要迭代(iteration)或循环1875次才能训练完所有样本。训练所有样本完成一次就是1个num_epoches。 Dataloader参数详解 dataset(Dataset):传入的数据集 batch_size(int, optional):每个batch有多少个样本 ...
使用DataLoader时,需要传入一个Dataset对象和一些可选参数。以下是DataLoader的一些常用参数: dataset(必需):要加载的数据集,必须是Dataset类的实例。 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,...
dataset (Dataset): 提供数据的数据集对象。 batch_size (int, optional): 每个批次中包含的样本数。默认为 1。 shuffle (bool, optional): 是否在每个 epoch 开始时打乱数据。默认为 False。 sampler (Sampler, optional): 定义从数据集中抽取样本的策略。如果指定,shuffle 必须为 False。
Batch-Size:批量大小:正向,反向,更新所用的训练样本的数量 Iteration:内层迭代次数 Dataset支持索引操作,提供数据集的长度 Shuffle:打乱数据集,是数据具有随机性 Loader分组:将打乱的数据分组成每个Batch,用来for循环依次拿Batch 代码: importtorchimportnumpyasnpfromtorch.utils.dataimportDatasetfromtorch.utils.dataimport...
DataLoader和Dataset是pytorch中数据读取的核心。 2.1 DataLoader torch.utils.data.DataLoader DataLoader(dataset,batch_size=1,shuffle=False,sampler=None,batch_sampler=None,num_works=0,clollate_fn=None,pin_memory=False,drop_last=False,timeout=0,worker_init_fn=None,multiprocessing_context=None) ...
torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size,shuffle,drop_last,num_workers) 参数含义如下: d a t a s e t \color{HotPink}{dataset} dataset: 加载torch.utils.data.Dataset对象数据 b a t c h _ s i z e \color{HotPink}{batch\_size} batch_size: 每个batch的大小 ...