开始以为是tqdm(enumerate(dataloader))的问题。查了很多资料,都没有明确说明问题。 for k,(images, labels,c) in tqdm(enumerate(dataloader)): 后来觉得是DataLoader参数的问题。 dataloader=DataLoader(train_datasets,batch_size=batch_size,shuffle=True,num_workers=2,pin_memory=True) 想来其他参数应该影响不大...
换句话说,enumerate(dataloader'train')会把dataloader'train'中的数据一个batch一个batch地取出来用于训练。也就是说,使用enumerate进行dataloader中的数据读取用于神经网络的训练是第一种数据读取方法,其基本形式即为for index, item in enumerate(dataloader'train'),其中item中0为数据,1为label. count=0forindex, ...
换句话说,enumerate(dataloader'train')会把dataloader'train'中的数据一个batch一个batch地取出来用于训练。也就是说,使用enumerate进行dataloader中的数据读取用于神经网络的训练是第一种数据读取方法,其基本形式即为for index, item in enumerate(dataloader'train'),其中item中0为数据,1为label. count=0 for index...
Pytorch中dataloader之enumerate与iter，tqdm dataloader本质上是⼀个可迭代对象，使⽤iter()访问，不能使⽤next()访问；使⽤iter(dataloader)返回的是⼀个迭代器，然后可以使⽤next访问；也可以使⽤for inputs,labels in enumerate(dataloader)形式访问，但是enumerate和iter的区别是什么呢？暂时不明⽩。补...
利用括号创建元组data,然后将元组赋值给两个整型data1,data2,将元组拆解为两个整型。 2.枚举(enumerate) 枚举对一个可迭代对象遍历每次返回一个元组,包括索引与一个元素 3.tqdm库使用 (1)首先将可迭代对象包装为pbar。tqdm主要是三个参数tqdm(iterable:可迭代对象比如列表dataloader,unite:进度条方括号里边表示每执...
( dataset, batch_size=1, shuffle=False, collate_fn=LazyDataset.ignore_none_collate, ) prediction=[] for page_num,page_as_tensor in tqdm(enumerate(dataloader)): model_output = model.inference(image_tensors=page_as_tensor[0]) output = markdown_compatible(model_output["predictions"][0]) ...
一句话总结:enumerate(tqdm(x)) 行! tqdm(enumerate(x)) 不行... 这两天被一个内存泄漏问题困住了。我很久之前用 PyTorch 写了 dataset 和 dataloader,然后一直用着没有问题,前两天换了一个数据集并做了一些调整之后,就发现每次 epoch 结束之后 memory usage 都会增长,但模型和数据并没有本质变化,所以一定是...