如果create_dataloader功能从未在basicsr.data模块中存在,或者由于某些原因您无法回退到旧版本,那么您可能需要寻找替代方法来实现相同的功能,或者自行编写一个create_dataloader函数。 自行实现时,您可以参考PyTorch的DataLoader类来创建一个数据加载器。以下是一个简单的示例: python from torch.util
Let’s test the dataloader with a batch size of 1 for an LLM with a context size of 4 to develop an intuition of how the GPTDatasetV1 class from listing 2.5 and the create_dataloader_v1 function from listing 2.6 work together: 让我们使用批次大小为1的数据加载器来测试具有上下文大小为4的...
复现代码过程中遇到报错:ImportError: cannot import name '_DataLoaderIter' from 'torch.utils.data.dataloader'。其中这个问题之前也遇到过,但是忘记是哪个模型了。 解决方案 将下面代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from torch.utils.data.dataloaderimport_DataLoaderIter ...
from torch.utils.data import DataLoader num_workers = 0 batch_size = 8 torch.manual_seed(123) train_loader = DataLoader( dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=num_workers, drop_last=True, ) val_loader = DataLoader( dataset=val_dataset, batch_size=batch_...
from functools import partial customized_collate_fn = partial( custom_collate_fn, device=device, allowed_max_length=1024 ) 下面,我们和之前的章节一样初始化data loaders。和之前的章节不同的是我们会使用customized_collate_fn函数来处理batch流程。 from torch.utils.data import DataLoader num_workers = 0...
ch02 import create_dataloader_v1 7 - from llms_from_scratch.ch04 import GPTModel 7 + from llms_from_scratch.ch04 import GPTModel, GPTModelFast 8 8 from llms_from_scratch.ch05 import train_model_simple 9 9 10 10 import os @@ -16,60 +16,47 @@ 16 16 from torch.utils...
简介: ImportError: cannot import name ‘_DataLoaderIter‘ from ‘torch.utils.data.dataloader‘ 问题描述 复现代码过程中遇到报错:ImportError: cannot import name '_DataLoaderIter' from 'torch.utils.data.dataloader' 。其中这个问题之前也遇到过,但是忘记是哪个模型了。 解决方案 将下面代码: from torch....
import re import time import urllib import matplotlib.pyplot as plt import tiktoken import torch from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from tqdm import tqdm # Import from local files in this folder from gpt_download import download_and_load_gpt2 from previous_chapters import ( ...
import torch.nn as nn from torch.utils.data import Dataset, DataLoader ### # Chapter 2 ### class GPTDatasetV1(Dataset): def __init__(self, txt, tokenizer, max_length, stride): self.input_ids = [] self.target_ids = [] # Tokenize the entire text token_ids = ...
()fromprevious_chaptersimportcreate_dataloader_v1# Train/validation ratiotrain_ratio=0.90split_idx=int(train_ratio*len(text_data))torch.manual_seed(123)train_loader=create_dataloader_v1(text_data[:split_idx],batch_size=2,max_length=GPT_CONFIG_124M["context_length"],stride=GPT_CONFIG_124M["...