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步,BatchSampler根据DataLoader的batch_size参数将Sampler提供的序列划分成多个batch大小的可迭代序列组,drop_last参数决定是否保留最后一组。 第③步,兵分两路的Sampler(BatchSampler)和Dataset合二为一,在迭代读取DataLoader时,用BatchSampler中一个batch的编号查找Dataset中对应的数据和标签,读出一个batch数据。 数据...
DataLoader(dataset, batch_sampler=batch_sampler2) # model model = BoringModel() trainer = Trainer( max_epochs=1, gpus=2, accelerator="ddp", replace_sampler_ddp=False, # <--- set this ) trainer.fit(model, train_data) if __name__ == '__main__': run_test() ️ 1 Author ...
i found many wired problems,paddle 1.8.5,and i run python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs_en/img_10.jpg" --det_model_dir="./inference/db_det/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer" it raised from paddle.io import Dataset, DataLoader, BatchSampler, DistributedBatchSampl...
--sampler参数指定单个元素抽样方法,一般无需我们设置,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,一般无需我们设置,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_...