如果你自定义了sampler,那么shuffle需要设置为False 如果sampler和batch_sampler都为None,那么batch_sampler使用Pytorch已经实现好的BatchSampler,而sampler分两种情况: - 若shuffle=True,则sampler=RandomSampler(dataset)- 若shuffle=False,则sampler=SequentialSampler(dataset) 如何自定义Sampler和BatchSampler? 仔细查看源代...
保证前后batch的对应位置数据是连续的 class IntervalSampler(Sampler): def __init__(self, data_...
classSequentialSampler(Sampler[int]):r"""Samples elements sequentially, always in the same order.Args:data_source (Dataset): dataset to sample from"""data_source:Sizeddef__init__(self,data_source:Sized)->None:self.data_source=data_sourcedef__iter__(self)->Iterator[int]:#返回值是可以迭代...
以下进一步介绍几种较为常见的Sampler:SequentialSampler,RandomSampler和BatchSampler。 3.1 SequentialSampler SequentialSampler初始化形式:torch.utils.data.SequentialSampler(data_source)。 SequentialSampler按顺序对数据集采样。其原理是首先在初始化的时候拿到数据集data_source,之后在__iter__方法中首先得到一个和data_...
所以你要做的就是定义好__iter__(self)函数,不过要注意的是该函数的返回值需要是可迭代的。例如SequentialSampler返回的是iter(range(len(self.data_source)))。 另外BatchSampler与其他Sampler的主要区别是它需要将Sampler作为参数进行打包,进而每次迭代返回以batch size为大小的index列表。也就是说在后面的读取数据...
PyTorch中对于数据集的处理有三个非常重要的类:Dataset、Dataloader、Sampler,它们均是 torch.utils.data 包下的模块(类)。 torch/utils/data下面一共含有4个主文件 |--- dataloader.py |--- dataset.py |--- distributed.py |--- sample.py 1. 2...
理解Python的迭代器是解读PyTorch 中 torch.utils.data模块的关键。在Dataset,Sampler和DataLoader这三个类中都会用到 python 抽象类的魔法方法,包括__len__(self),__getitem__(self)和__iter__(self) __len__(self): 定义当被 len() 函数调用时的行为,一般返回迭代器中元素的个数 ...
(samples_weight))# 创建一个简单的数据集imbalanced_dataset = TensorDataset(torch.randn(7,5), imbalanced_labels)# 使用WeightedRandomSampler创建DataLoaderweighted_loader = DataLoader(imbalanced_dataset, batch_size=3, sampler=weighted_sampler)...
先看下官方给出的sampler.py源码: https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/torch/utils/data/sampler.py#L73-L90 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import torch from torch._six import int_classes as _int_classes class Sampler(object): r"""Base class for all Samplers. ...
i:1data: tensor([[5., 6.], [7., 8.]]) label: tensor([[0], [2]], dtype=torch.int32) 3.Sampler 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...