本文章将首先介绍 Dataset、DataLoader、Sampler、BatchSampler、collate_fn 的概念,然后从源码角度解读 DataLoader 与这些模块的关系。 如果你熟悉基本概念,可以直接从最后章节开始阅读。 1 Dataset Pytorch 支持两种类型的数据集 Map-style Dataset 和 Iterable-style Dataset,提供表示数据集的抽象类,任何自定义的 Dataset...
classBatchSampler(Sampler):r"""Wraps another sampler to yield a mini-batch of indices.Args:sampler (Sampler): Base sampler.batch_size (int): Size of mini-batch.drop_last (bool): If ``True``, the sampler will drop the last batch ifits size would be less than ``batch_size``Example:...
前面的采样器每次都只返回一个索引,但是我们在训练时是对批量的数据进行训练,而这个工作就需要BatchSampler来做。也就是说BatchSampler的作用就是将前面的Sampler采样得到的索引值进行合并,当数量等于一个batch大小后就将这一批的索引值返回。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 class BatchSampler(Sa...
validation_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, sampler=valid_sampler)# Usage Example:print("train data:")forbatch_index, (data, labels)inenumerate(train_loader):print(data, labels)print("\nvalidation data:")forbatch_index, (data, labels)inenumerate(validation_...
3. Sampler和BatchSampler 3.1 Sampler 3.2 BatchSampler 4. DataLoader 4.1 DataLoader 4.2 _DataLoaderIter 1. 简介 本文将简介pytorch采样器Sampler和数据加载器DataLoader,并解释在读取数据时每个batch形成的过程,附上部分源码解读。 了解这些能帮助我们更好地研究采样(sample)方法和模型训练。希望阅读后能让各位对数据...
drop_last (bool): If ``True``, the sampler will drop the last batch if its size would be less than ``batch_size`` Example: >>> list(BatchSampler(SequentialSampler(range(10)), batch_size=3, drop_last=False)) [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9]] >>> list(Batc...
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None。前者的作用是生成...
(1)解决问题一:数据集如何在多个gpu之间分配?两个工具:DistributedSampler,BatchSampler (2)解决问题二:不同gpu上训练的梯度,要在每一次迭代的时候求一次平均,并不是gpu各训练各的,涉及误差梯度如何在不同设备间通信 *同步bn:标准化需要有均值和方差,假设有两个gpu,分别为cuda0、1,每块gpu上训练的数据为bs=2,...
训练深度学习模型常采用的是batch SGD方法,采用数据并行,可以每个设备都训练不同的batch,然后收集这些梯度用于模型参数更新。前面所说的Facebook训练Resnet50就是采用数据并行策略,使用256个GPUs,每个GPU读取32个图片进行训练,如下图所示,这样相当于采用非常大的batch(256 × 32 = 8192)来训练模型。
第pytorch中dataloader的sampler参数详解目录1.dataloader()初始化函数2.shuffle与sample之间的关系3.sample的定义方法3.1sampler参数的使用4.batch生成过程 1.dataloader()初始化函数 def__init__(self,dataset,batch_size=1,shuffle=False,sampler=None, batch_sampler=None,num_workers=0,collate_fn=None, pin_...