from torch.utils.data import ConcatDataset # 创建两个简单的数据集dataset1 = CustomDataset(torch.randn(50, 5), torch.randint(0, 2, (50,)))dataset2 = CustomDataset(torch.randn(30, 5), torch.randint(0, 2, (30,))) # 合...
实际上,我们可以编写更多代码来批量添加图像和标签,然后将其传递给神经网络。但是Pytorch为我们提供了一个实用程序迭代器 torch.utils.data.DataLoader来精确地做到这一点。现在我们可以简单地将其包装 train_dataset在Dataloader中,并且将获得批处理而不是单个示例。 我们可以使用以下命令简单地迭代批处理: 因此,实际上,...
默认情况下,如果固定逻辑看到一个属于自定义类型 (custom type) 的batch(如果有一个 collate_fn 返回自定义批处理类型的批处理,则会发生),或者如果该批处理的每个元素都是 custom type,则固定逻辑将无法识别它们,它将返回该批处理(或那些元素)而无需固定内存。要为自定义批处理或数据类型启用内存固定,需 pin_mem...
torch.utils.data.ConcatDataset: 用于连接多个ConcatDataset数据集 torch.utils.data.ChainDataset: 用于连接多个IterableDataset数据集,在IterableDataset的__add__()方法中被调用 torch.utils.data.Subset: 用于获取指定一个索引序列对应的子数据集 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 classSubset(Datase...
importtorchfromtorch.utils.dataimportDatasetclassCustomDataset(Dataset):def__init__(self,data,labels):self.data=dataself.labels=labelsdef__len__(self):returnlen(self.data)def__getitem__(self,idx):returnself.data[idx],self.labels[idx]# 创建一个简单的数据集data=torch.randn(100,5)# ...
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4) 然后在左侧的“Runs”下拉列表中选择最近分析的运行。 从上述视图中,我们可以看到步骤时间与之前的运行相比减少到约 76ms,而DataLoader的时间减少主要起作用。
3）转换数据格式：使用 utils/voc.py 或 utils/coco.py 将 pascal voc *.xml 格式（或 COCO *.json 格式）转换为 *.txt 格式（Image_path xmin0,ymin0,xmax0,ymax0,class0 xmin1,ymin1,xmax1,ymax1,class1 ...）。 训练 运行以下命令开始训练，详情参见 config / yolov4_config.py。训练时应将...
from torch.utils.benchmark import Timer without_vmap = Timer(stmt="compute_jac(xp)", globals=globals()) with_vmap = Timer(stmt="jacrev(predict, argnums=2)(weight, bias, x)", globals=globals()) no_vmap_timer = without_vmap.timeit(500) with_vmap_timer = with_vmap.timeit(500) print...
::CMD Commands:::Set the CMAKE_PREFIX_PATH to help find corresponding packages::%CONDA_PREFIX% only works after `conda activate custom_env`ifdefinedCMAKE_PREFIX_PATH (set"CMAKE_PREFIX_PATH=%CONDA_PREFIX%\Library;%CMAKE_PREFIX_PATH%")else(set"CMAKE_PREFIX_PATH=%CONDA_PREFIX%\Library") ...
如果要裁剪一个Module,首先需要选取一个pruning方案,目前torch.nn.utils.prune已经支持: RandomUnstructured L1Unstructured RandomStructured LnStructured CustomFromMask 也可以通过继承BasePruningMethod来自定义自己的pruning方法 然后,指定裁剪的参数,最后设置适当参数来完成剪枝 ...