在collate_fn中,我们可以使用try-except语句来捕捉加载图像时的异常,然后将损坏的图像文件从数据集中剔除。 importtorchfromPILimportImagedefcollate_fn(batch):filtered_batch=[]forimage_file,labelinbatch:try:# 尝试加载图像文件image=Image.open(image_file)filtered_batch.append((image,label))exceptExceptionase:...
复制 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,*,prefetch_factor=2,persistent_workers=False) 几个重要参数 dataset:必须首先使用数据集构造 DataLoader 类。 Shuffle:是否...
4、collate_fn:是用来处理不同情况下的输入dataset的封装,自定义的数据读取。 5、batch_sampler:它batch_size、shuffle等参数是互斥的,一般采用默认。把batch_size个RandomSampler类对象封装成一个,这样就实现了随机选取一个batch的目的。 6、sampler:和shuffle是互斥的,一般默认即可。 7、num_workers:这个参数必须大...
在继承Dataset类的自定义类中,__getitem__()方法一般返回一组类似于[input,label]的一个样本,而在创建DataLoader类的对象时,collate_fn函数会将batch_size个样本整理成一个batch样本,便于批量训练。 如果在DataLoader中不设置collate_fn,则会使用默认的函数default_collate(batch),在该方法中的有 self.dataset[i] ...
Pytorch DataLoader中的collate_fn允许用户灵活的定义批样本的加载方式,例如加载变尺寸的张量。 collate_fn (callable,optional) – merges a list of samples to form a mini-batch of Tensor(s). Used when using batched loading from a map-style dataset. ...
(dataset,batch_size,shuffle,num_workers=num_workers)defcollate_fn(self,batch):# 自定义的数据预处理、合并等操作 # 这里只是简单地将样本转换为Tensor,并进行堆叠returntorch.stack(batch)# 自定义数据集类 data=[1,2,3,4,5]dataset=MyDataset(data)# 创建数据加载器实例 dataloader=MyDataLoader(dataset,...
4. collate_fn：处理不同情况下输入dataset的封装，自定义数据读取。5. batch_sampler：与batch_size、shuffle等参数互斥，将batch_size个RandomSampler类对象封装成一个，实现随机选取batch的目的。6. sampler：与shuffle互斥，一般默认。7. num_workers：必须大于等于0，0表示数据导入在主进程中进行，大于...
然后,创建DataLoader实例时传入自定义的`collate_fn`: python dataloader = DataLoader(CustomObjectDetectionDataset(image_paths, annotations), batch_size=batch_size, shuffle=True, collate_fn=custom_collate_fn) 此外,我们还需要考虑如何有效地处理数据增强。数据增强可以提高模型的泛化能力,例如旋转、缩放、色彩扰动...
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, *, prefetch_factor=2,persistent_workers=False) 1.
3. 另⼀种解决⽅法：⾃定义返回数据的规则：collate_fn()校对函数 我们希望不管传递什么处理给Dataset，Dataset都进⾏处理，如果不存在或者异常，就返回None，⽽在DataLoader时，对于不存为None的数据，都去除掉。这样就保证在迭代过程中，DataLoader获得batch数据都是正确的。⽐如读取batch_size=5的图⽚...