forX_batch, y_batchindataloader:# y_batch数据类型的是 tensor组成的list# 初始化一个空列表来存储展平后的数据y_batch_flat=[]# 遍历y_batch 这个list中的每个张量fortensoriny_batch:# 展平张量并添加到列表中# 这里假设每个张量都只包含一个元素,使用.item()转换为Python标量# 如果
当使用enumerate(dataloader)时,每次迭代都会从dataloader中获取一个元素(通常是一个批次的数据),并将其与当前迭代的索引一起赋值给idx和batch_x。 idx是当前的迭代索引(从0开始),而batch_x是当前批次的数据。 描述for idx, batch_x in enumerate(dataloader):这行代码的整体工作流程: 这行代码启动了一个循环,该...
importloralibasloramodel=BigModel()# This sets requires_grad to False for all parameters without the string "lora_" in their nameslora.mark_only_lora_as_trainable(model)# Training loopforbatchindataloader: ... When saving a checkpoint, generate astate_dictthat only contains LoRA parameters. ...
当Dataloader出现瓶颈,GPU自然就空闲了。 在pytorch社区有人绘制了dataloader的使用分布: data loading time consumption at every iteration 横坐标是iterations,纵坐标是time consumption(单位应该是ms)。数据集是ImageNet,batchsize是32。蓝色线是开了1个 worker, 黄色线是 8 workers, 绿线是 16workers,红线是 32wor...
我看到有人使用torch.utils.data.DataLoader来完成这项任务，所以我更改了代码，改为使用DataLoader。
classMyLoader(DataLoader):cache=Falseasyncdefbatch_load_fn(self,keys):self.clear_all()returnkeys API class DataLoader DataLoader creates a public API for loading data from a particular data back-end with unique keys such as theidcolumn of a SQL table or document name in a MongoDB database,...
(0.5, 0.5, 0.5)) ]) # 创建数据集对象 dataset = ImageGTDataset(image_folder='path/to/image/folder', transform=transform) # 创建数据加载器 dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4) # 使用数据加载器进行训练 for images in dataloader: # 在这里进行模型训练...
from torch.utils.data import DataLoader 参数设置 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 # 超参数 hidden_dropout_prob = 0.3 num_labels = 2 learning_rate = 1e-5 weight_decay = 1e-2 epochs = 2 batch_size = 16 device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else ...
info(" Batch size = %d", config.batch_size) all_results = [] start_time = timeit.default_timer() for batch in tqdm(eval_dataloader, desc="Evaluating", position=0): model.eval() batch = tuple(t.to(config.device) for t in batch) with torch.no_grad(): inputs = { 'input_ids'...
程序停在了 for step,data in enumerate(loader),下面是部分bug信息 Traceback (most recent call last): ... File ".../torch/utils/data/dataloader.py", line 206, in __next__ idx, batch = self.data_queue.get() File "/usr/lib/python2.7/multiprocessing/queues.py", line 378, in get ret...