注:一般不需要自己去实现 DataLoader 方法了, 只需要在构造函数中指定相应的参数即可,重点介绍一下构造函数中参数的含义。 torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1,shuffle=False,sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=None, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0,...
1. https://discuss.pytorch.org/t/guidelines-for-assigning-num-workers-to-dataloader/813/7这里对此有一个很好的讨论。 警告:缺点是你的内存使用也会增加 Pin memory 你知道有时候你的GPU内存显示它是满的但你很确定你的模型没有使用那么多?这种开销称为pinned memory。这个内存被保留为一种“working allocatio...
3、 DataLoader作用 3.1、 基本概念 DataLoader是一个可迭代的数据装载器,组合了数据集和采样器,并在给定数据集上提供可迭代对象。可以完成对数据集中多个对象的集成。 torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size=1,shuffle=None,sampler=None,batch_sampler=None,num_workers=0,collate_fn=None,pin_memory=Fals...
PyTorch数据的载入使用torch.utils.data.DataLoader类。该类的签名如下: DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=None, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None) 1. 2. 3. 4. 其中,dataset是一个torc...
最后就可以通过DataLoader从DataSet中循环获取batch数据输入到模型进行训练了 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 dataset = AudioDataset() dataloader = torch.utils.data.DataLoader( dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=num_workers, pin_memory=pin_memory, ) 原创声明:本文...
DataLoader完整的参数表如下: class torch.utils.data.DataLoader( dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=<function default_collate>, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None) shuffle:设置为True的时候,每个世代...
(default: False) pin_memory_device (str, optional) – the device to pin_memory to if pin_memory is True. https://pytorch.org/docs/stable/data.html#torch.utils.data.DataLoader 自己建立MyDataset类时,一般写3个方法。 def __init__(self): def __getitem__(self, index): def __len__(...
#pin_memory=True, num_workers=nw) testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=args.batch_size, shuffle=False, #pin_memory=True, num_workers=nw) print('训练数据个数:%d,测试数据个数%d'%(len(trainset),len(testset))) ...
self.dataloader=DataLoader( dataset, batch_size=batch_size, sampler=self.sampler, num_workers=num_workers, pin_memory=True, prefetch_factor=prefetch_factor, persistent_workers=True ) # 预取缓冲区 self.prefetch_queue=Queue(maxsize=prefetch_factor) ...
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4, pin_memory=True) 使用混合精度训练 混合精度训练使用16位浮点数代替32位浮点数进行计算,可以显著提高计算速度和减少显存占用。 TensorFlow from tensorflow.keras.mixed_precision import experimental as mixed_precision ...