好吧,但是如何实现呢? 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(input...
产生一个batch时,在Dataloader中的sampler中的index会传入到Dataset中的__getitem__(),取到了某个样本dataset[index]后,该样本会进入Dataloader自带的collate_fn函数,这个函数会将一个一个的样本,组装成batch_size大小的batch——这就是我们在enumerate(train_loader)时候产生的batch了!(纯属个人理解,欢迎批评指正和补...
默认的 collate_fn 会尝试对输入数据进行标准化处理，以确保批量数据在维度上保持一致。然而，这有时会导致资源浪费，尤其是在处理序列数据时。例如，当处理分词后的文本时，如果所有文本序列长度不同，使用默认 collate_fn 会导致每个批次中的序列长度被扩展至最长序列长度，从而在内存和计算上产生不必要的...
Pytorch DataLoader整理函数详解【collate_fn】 目录转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/667508306作者:静默虚空欢迎任何形式的转载,但请务必注明出处。限于本人水平,如果文章和代码有表述不当之处,还请不吝赐教。分类: 大模型 好文要顶 关注我 收藏该文 微信分享 Chenyi_li 粉丝- 2 关注- 0 +加关注 0 ...
首先，需要调整Dataloader的配置，将batch_size设为1，这样能生成多个大小为1024的batch。同时，collate_fn的重写至关重要，其目标是高效地整合单个样本生成大batch。尽管代码中提到的写法可能有些复杂，但关键在于理解每个batch是如何构建的。在实际迭代data_loader时，代码的执行方式也随之改变。i的含义在...