drop_last默认是False如果设置为True:这个是对最后的未完成的batch来说的,比如你的batch_size设置为64,而一个epoch只有100个样本,那么训练的时候后面的36个就被扔掉了… 如果为False(默认),那么会继续正常执行,只是最后的batch_size会小一点。 ——— 版权声明:本文为CSDN博主「hxxjxw」的原创文章,遵循CC4.0BY-...
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,默认方法在DataLoader的参数drop_last=True时会丢弃数据集最后一个长度不能被batch大小整除的批次,在drop_last=Fa...
pin_memory:是否将数据存储在CUDA固定内存中,默认为False。如果设置为True,并且使用了GPU进行训练,则可以将数据预先加载到固定内存中,从而加快数据从CPU到GPU的传输速度。 drop_last:如果数据集大小不能被batch size整除,设置为True可以删除最后一个不完整的批次,默认为False。 五、DataLoader在实际应用中的使用技巧 合...
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...
DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, num_workers=0, collate_fn=default_collate, pin_memory=False, drop_last=False) 1. 2. 3. dataset:加载的数据集(Dataset对象) batch_size:batch size shuffle::是否将数据打乱
classtorch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size=1,shuffle=False,sampler=None,batch_sampler=None,num_workers=0,collate_fn=<functiondefault_collate>,pin_memory=False,drop_last=False,timeout=0,worker_init_fn=None) DataLoader在数据集上提供单进程或多进程的迭代器,几个关键的参数意思: ...
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,默认方法在DataLoader的参数drop_last=True时会丢弃数据集最后一个长度不能被batch大小整除的批次,在drop_last=Fa...
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, multiprocessing_context=None) 其中的参数含义为:
drop_last:bool类型。当数据集大小不能被batch_size整除时,若设置为True,会删除最后一个不完整的batch。如果设置为False则会保留这个batch。 timeout:数值类型,必须大于等于0。用来设置读取数据的超时时间,如果为正数,则超过这个时间还未读取到数据会报错。
[PyTorch] DataLoader DataLoader类中的参数,collate_fn定于取样本的函数,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就抛弃,否则保留 classtorch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size=1,shuffle=False,sampler=None,batch_sampler=None,num_...