collate_fn是在dataloader里面用于给Dataset的一批一批数据进行整形的。 使用方法: data_loader=DataLoader(dataset,batch_size=5,shuffle=False,collate_fn=collate_fn)# 假设批量大小为4 (一定要写collate_fn = 你定义的collate function啊啊啊,鬼知道我debug了半天,单元测试都对跑起来怎么都不对是忘了导进去了) ...
只需创建一个自定义collate_fn, 这很简单: from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence #(1) def custom_collate(data): #(2) inputs = [torch.tensor(d['tokenized_input']) for d in data] #(3) labels = [d['label'] for d in data] inputs = pad_sequence(inputs, batch_first=True)...
然后将上面这个batch作为参数交给collate_fn这个函数进行进一步整理数据,然后得到real_batch,作为返回值。如果你不指定这个函数是什么,那么会调用pytorch内部的collate_fn。 也就是说,我们如果自己要指定这个函数,collate_fn应该定义成下面这个样子。 def my_collate(batch):#batch上面说过,是dataloader传进来的。 ***#...
接下来,我们使用自定义的collate_fn来过滤掉损坏的图像文件。在collate_fn中,我们可以使用try-except语句来捕捉加载图像时的异常,然后将损坏的图像文件从数据集中剔除。 importtorchfromPILimportImagedefcollate_fn(batch):filtered_batch=[]forimage_file,labelinbatch:try:# 尝试加载图像文件image=Image.open(image_f...
然后将上面这个batch作为参数交给collate_fn这个函数进行进一步整理数据,然后得到real_batch,作为返回值。如果你不指定这个函数是什么,那么会调用pytorch内部的collate_fn。 也就是说,我们如果自己要指定这个函数,collate_fn应该定义成下面这个样子。 1 2 3
自定义collate_fn函数:在某些特殊情况下,我们可能需要自定义collate_fn函数来按照特定的方式组合多个数据样本。例如,在处理图像数据时,我们可能需要将多个图像拼接成一个大的图像作为输入;在处理文本数据时,我们可能需要将多个文本序列拼接成一个长的文本序列作为输入。通过自定义collate_fn函数,我们可以轻松实现这些需求。
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。
pytorch 中Dataloader中的collate_fn参数 一般的,默认的collate_fn函数是要求一个batch中的图片都具有相同size(因为要做stack操作),当一个batch中的图片大小都不同时,可以使用自定义的collate_fn函数,则一个batch中的图片不再被stack操作,可以全部存储在一个list中,当然还有对应的label,如下面这个例子:...
为了解决这个问题，我们可以通过创建自定义 collate_fn 函数来自定义批次构建逻辑。这样可以避免无谓的填充，仅在需要时进行填充，并且可以对数据进行排序，以最小化填充量。实现方法相对简单，只需定义一个函数，该函数能够接收一个数据样本列表，并输出按指定逻辑处理后的批次。总之，理解并合理利用 ...