只需创建一个自定义collate_fn, 这很简单: from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence #(1) def custom_collate(data): #(2) inputs = [torch.tensor(d['tokenized_input']) for d in data] #(3) labels = [d['label'] for d in data] inputs = pad_sequence(inputs, batch_first=True)...
只需创建一个自定义collate_fn, 这很简单: from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence #(1) def custom_collate(data): #(2) inputs = [torch.tensor(d['tokenized_input']) for d in data] #(3) labels = [d['label'] for d in data] inputs = pad_sequence(inputs, batch_first=True)...
dataset = MyDataset(img_data, label_data) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=3, collate_fn=my_collate_fn)forcnt, (img, label)inenumerate(dataloader):print("==>>", cnt,", img shape=", img.shape)foriinrange(len(label)):print("label shape=", label[i].shape) 打印如下: ==...
TextDataset(samples)data_loader=DataLoader(dataset,batch_size=2,collate_fn=custom_collate_fn)# 使用DataLoaderforbatchindata_loader:print(batch) 在这个例子中,我们首先定义了一个pad_sequence函数,它接受一个序列列表并返回一个填充后的张量。然后,我们在custom_collate_fn中使用这个函数来处理批次中的文本数据。
在上述示例中,CustomDataset是一个自定义的数据集类,collate_fn是一个自定义的批处理函数。你可以根据自己的数据类型和需求来实现这些函数。 对于PyTorch的相关产品和产品介绍,腾讯云提供了一系列与深度学习和人工智能相关的产品和服务,例如腾讯云AI引擎、腾讯云机器学习平台等。你可以...
shuffle=True, collate_fn=my_collate,#use custom collate function herepin_memory=True) trainiter=iter(trainset) imgs, labels=trainiter.next()#print(type(imgs), type(labels))show_image_batch(imgs, title=[train_dataset.classes[x]forxinlabels])...
PyTorch Dataloader如何自定义collate_fn过滤脏数据 在使用PyTorch进行深度学习模型训练时,通常需要使用Dataloader来加载和处理数据。Dataloader是一个迭代器,用于将数据集分成一批一批的样本,以便于模型的训练。但是,在实际应用中,我们常常会遇到一些脏数据或异常数据,这些数据可能会影响模型的训练效果。因此,我们需要通过自定...
但是我们乍一看,将第一个batch变成上述输出结果很容易呀,我们也会!我们下面就来自己写一个collate_fn实现这个功能。 # a simple custom collate function, just to show the idea # `batch` is a list of tuple where first element is input tensor and the second element is corresponding label ...
here is a very simple snippet to demonstrate how to write a custom collate_fn:1import torch 2from torch.utils.data import DataLoader 3from torchvision import transforms 4import torchvision.datasets as datasets 5import matplotlib.pyplot as plt 6 7# a simple custom collate function, just to show ...
在PyTorch 中,`DataLoader` 的 `collate_fn` 参数是一个可选的参数,它允许你定义如何将多个数据样本合并成一个批次。`collate_fn` 应该是一个函数,它接收一个数据样本的列表,并返回一个批次的数据。 默认情况下,`DataLoader` 使用 PyTorch 提供的 `default_collate` 函数,它可以处理大多数标准数据类型,如张量、...