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 siz
dataset:要加载的数据集对象,必须是实现了len()和getitem()方法的对象。 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...
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_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; ...
dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] else: data = self.dataset[possibly_batched_index] return self.collate_fn(data) Automatic batching 的处理逻辑可以简化为: sampler 采样dataset batch_sampler 依次将 sampler 采样得到的 indices 进行合并,当数量等于 batch_size 时将这个 batch 的 indices...
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_size(int, optional): 每个batch有多少个样本 shuffle(bool, optional): 在每个epoch开始的时候,对数据进行重新排序 sampler(Sampler, optional): 自定义从数据集中取样本的策略,如果指定这个参数,那么shuffle必须为False batch_sampler(Sampler, optional): 与sampler类似,但是一次只返回一个batch的indices(索引)...
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,默认方法...
Sampler:指的是可选的 torch.utils.data.Sampler 类实例。采样器定义了检索样本的策略,顺序或随机或任何其他方式。使用采样器时应将 Shuffle 设置为 false。 Batch_Sampler:批处理级别。 num_workers:加载数据所需的子进程数。 collate_fn:将样本整理成批次。Torch 中可以进行自定义整理。