可以看到初始化参数里有两种sampler:sampler和batch_sampler,都默认为None。前者的作用是生成一系列的index,而batch_sampler则是将sampler生成的indices打包分组,得到一个又一个batch的index。例如下面示例中,BatchSampler将SequentialSampler生成的index按照指定的batch size分组。 代码语言:txt AI代码解释 >>>in : list(...
dataset[possibly_batched_index] return self.collate_fn(data) Automatic batching 的处理逻辑可以简化为: sampler 采样dataset batch_sampler 依次将 sampler 采样得到的 indices 进行合并,当数量等于 batch_size 时将这个 batch 的 indices 返回。drop_last 决定是否丢弃最后不足一个 batch 的部分 DataLoader 依次...
val_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(val_data_set) # BatchSampler是对train_sampler做进一步的处理,组成一个一个的batch train_batch_sampler = torch.utils.data.BatchSampler(train_sampler, batch_size, drop_last=True) val_batch_sampler = torch.utils.data.BatchSampler(val_sampl...
保证前后batch的对应位置数据是连续的 class IntervalSampler(Sampler): def __init__(self, data_...
classDataLoader(object):def__init__(self, dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=default_collate, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None) 可以看到初始化参数里有两种sampler:sampler和batch_sampler,都默认为...
Batch_Sampler:批处理级别。 num_workers:加载数据所需的子进程数。 collate_fn:将样本整理成批次。Torch 中可以进行自定义整理。 加载内置 MNIST 数据集 MNIST 是一个著名的包含手写数字的数据集。下面介绍如何使用DataLoader功能处理 PyTorch 的内置 MNIST 数据集。
train_batch_sampler=torch.utils.data.BatchSampler(train_sampler,batch_size,drop_last=True)DistributedSampler原理如图所示:假设当前数据集有0~10共11个样本,使用2块GPU计算。首先打乱数据顺序,然后用 11/2 =6(向上取整),然后6乘以GPU个数2 = 12,因为只有11...
在DataLoader的参数初始化中有两种sampler:sampler和batch_sampler,都默认为None。前者的作用是生成一系列的index,而batch_sampler则是将sampler生成的indices打包分组,得到一个又一个batch的index。生成的index是遍历Dataset所需的索引。例如下面示例中,BatchSampler将SequentialSampler生成的index按照指定的batch size分组。
可以看到初始化参数里有两种sampler:sampler和batch_sampler,都默认为None。前者的作用是生成一系列的index,而batch_sampler则是将sampler生成的indices打包分组,得到一个又一个batch的index。例如下面示例中,BatchSampler将SequentialSampler生成的index按照指定的batch size分组。 >>>in : list(BatchSampler(SequentialSample...
batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=default_collate, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None) AI代码助手复制代码 可以看到初始化参数里有两种sampler:sampler和batch_sampler,都默认为None。前者的作用是生成一系列的index,而batch_sampler则是将sampler生成的indices打包...