在如NLP等任务中,用户需求自定义组batch的方式,不希望 DataLoader 自动组batch, DataLoader 支持在 batch_size 和batch_sampler 均为None的时候禁用自动组batch功能,此时需求从 dataset 中获取的数据为已经组好batch的数据,该数据将不做任何处理直接传到 collate_fn 或default_collate_fn 中。
然后重新运行代码,就会出现更多的嗯日志,我的部分日志如下: ... File"/home/wu/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/dataloader/dataloader_iter.py", line95,indefault_collate_fn raise RuntimeError("Unknown data type {}".format(type(slot[0]))) RuntimeError: Unknown data type <class...
Hi! We've received your issue and please be patient to get responded. We will arrange technician...
3.paddle.io.default_collate_fn() 多进程DataLoader 中默认组 batch 函数 4.paddle.io.default_convert_fn() 多进程DataLoader中默认转换函数,在多进程DataLoader中不组batch时使用,只将数据转换为Tensor而不组batch 回到顶部 一、数据集定义相关API 1.class paddle.io.Dataset() 映射式(map-style)数据集基类定义...
collate_fn:指定如何将样本列表组合为mini-batch数据。传给它参数需要是一个callable对象,需要实现对组建的batch的处理逻辑,并返回每个batch的数据。在这里传入的是prepare_input函数,对产生的数据进行pad操作,并返回实际长度等。# Reads data and generates mini-batches. def create_dataloader(dataset, trans_function...
def create_dataloader(dataset, trans_function=None, mode='train', batch_size=1, pad_token_id=0, batchify_fn=None): if trans_function: dataset = dataset.apply(trans_function, lazy=True) # return_list 数据是否以list形式返回 # collate_fn 指定如何将样本列表组合为mini-batch数据。传给它参数需...
RandomResizeByShort, _BatchPadding File "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddlex/cv/transforms/batch_operators.py", line 22, in from paddle.fluid.dataloader.collate import default_collate_fn ModuleNotFoundError: No module named 'paddle.fluid.dataloader.collate'...
#将collate_batch设置为false,因为VOC数据集上需要真实信息, # 并且当批量大小大于1时,不应批量整理数据。 EvalReader: # 评估阅读 collate_batch: false # 自定义collate_fn,处理具有不同数量的关联对象注释(边界框)的批量图像 # collate_fn:如何取样本的,我们可以定义自己的函数来准确地实现想要的功能。
在2.0分支下是没有from paddle.fluid.dataloader.collate import default_collate_fn 的,你是不是在develop分支使用了setup.py install然后再切到了2.0分支 Author CharlesYXW commented Apr 22, 2021 via email 我是按照教程的第一种方法直接通过pip安装的 # pip安装paddledet pip install paddledet==2.0.0 -i...
( dataset=self.dataset, batch_sampler=self._batch_sampler, collate_fn=self._batch_transforms, num_workers=worker_num, return_list=return_list, use_shared_memory=use_shared_memory) self.loader = iter(self.dataloader) return self def __len__(self): return len(self._batch_sampler) def __...