Step 2:使用 DataLoader 加载数据 🚀 通过DataLoader来包装Dataset: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from torch.utils.dataimportDataLoader # 定义 DataLoader dataloader=DataLoader(dataset,batch_size=2,shuffle=True,num_workers=2)# 遍历 DataLoaderforbatchindataloader:print(batch) 输出示例:...
Sampler 有了DataSet 之后,DataLoader 可以从数据集加载数据到内存,但是对每批数据有时候需要规定规模的大小,还有定义抽样规则等需求,使用 Sampler 可以对每批数据的抽样规则进行自定义。 准确来说,抽样器的职责是决定数据的获取顺序,方便为 DataLoader 提供一个可供迭代的多批数据的索引: ...
dataloader=DataLoader(dataset,sampler=RandomSampler) 在MegEngine 中,Sampler是所有抽样器的抽象基类,在大部分情况下用户无需对抽样器进行自定义实现, 因为在 MegEngine 中已经实现了常见的各种抽样器,比如上面示例代码中的RandomSampler抽样器。 下面介绍MegEngine中几种常见的Sampler。 SequentialSampler SequentialSampler也...
这里重点看 getitem函数,getitem接收一个index,然后返回一个batch大小的图片数据和标签,其中这个index是一个列表,这个列表是由dataloader里的sampler采样器生成的。感兴趣的可以详细了解这里的数据集的加载Dataset和DataLoader原理。 如bitch_size的值是16,其在pycharm中的表示形式为: AI检测代码解析 Index={list}<class ...
sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=..., sampler=sampler)四 四、性能对比测试 在单机2 * A100上训练 GPT-2 模型的性能指标对比: 差异在误差允许范围内,证明该方法是有效的替代方案。
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) ...
self.sampler=DistributedSampler( dataset, num_replicas=world_size, rank=rank, shuffle=True ) # 创建高效的数据加载器 self.dataloader=DataLoader( dataset, batch_size=batch_size, sampler=self.sampler, num_workers=num_workers, pin_memory=True, ...
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...
what is hook ?钩子hook,顾名思义,可以理解是一个挂钩,作用是有需要的时候挂一个东西上去。具体的解释是:钩子函数是把我们自己实现的hook函数在某一时刻挂接到目标挂载点上。 hook函数的作用 举个例子,hook的概念在windows桌面软件开发很常见,特别是各种事件触发的机制; 比如C++的MFC程序中,要监听鼠标左键按下的...
validation_loader = torch.utils.data.DataLoader(mydataset, batch_size=batch_size, sampler=valid_sampler) 方法2 以下是直接对数据库进行打乱次序的示例。代码风格更抽象: 输入[116]: train_size = int(0.9 * len(mydataset)) valid_size = int(0.1 * len(mydataset)) ...