为此,我们使用 PyTorch 的 DataLoader 类,除了我们自定义的 Dataset 类,还需要以下重要参数: batch_size 表示每个生成批次中包含的样本数量。 shuffle。如果设为 True,则每次循环获取新顺序(否则只是线性顺序)。在不同 epoch 之间打乱样本顺序有助于让模型更加健壮。 num_workers 表示并行生成批次的进程数量。足够多...
pin_memory(可选,默认为False):是否将数据存储在CUDA固定(pinned)内存中,以便更快地将数据转移到GPU。 drop_last(可选,默认为False):如果数据集大小不能被batch_size整除,设置为True可删除最后一个不完整的批次。 二、DataLoader的使用示例 下面是一个使用DataLoader加载数据的简单示例: import torch from torch.ut...
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1' # 方案二:使用“device”,后续对要使用GPU的变量用.to(device)即可 device = torch.device("cuda:1" if torch.cuda.is_available() else "cpu") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 数据读入 PyTorch数据读入是通过Dataset+Dataloader的方式完成的,...
CUDA是NVIDIA提供的用于并行计算的平台和编程模型,它可以显著提升深度学习模型的训练速度。 2. 加载数据 在进行模型优化之前,需要准备好训练和测试数据。PyTorch提供了torch.utils.data.DataLoader来加载数据,你可以使用以下代码来加载数据集: AI检测代码解析 fromtorch.utils.dataimportDataLoader# 加载训练数据train_loader=...
最后循环该dataloader ,拿到数据放入模型进行训练: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 forii,datainenumerate(test_data_loader):ifopt.use_gpu:data=list(map(lambda x:torch.LongTensor(x.long()).cuda(),data))else:data=list(map(lambda x:torch.LongTensor(x.long()),data))out=model...
DataLoader是PyTorch中重要的数据加载工具,它实现了数据集的批量处理、打乱、多线程加载等功能,使得数据预处理更加高效和便捷。本文将详细介绍DataLoader的工作原理、常用参数及其在实际应用中的使用技巧。
今天是该系列的第三篇,依然是基于上次的学习Pytorch的动态图、自动求导及逻辑回归进行整理,这次主要是学习Pytorch的数据读取机制DataLoader和Dataset的运行机制,然后学习图像的预处理模块transforms的原理,最后基于上面的所学玩一个人民币二分类的任务。 注意,本系列都默认已经安装了Cuda,搭建好了Pytorch环境,如果你电脑是Wi...
通过将需要优化的网络参数传入优化器,便可以在每一次反向传播过后利用得到的梯度优化网络参数。 DataLoader,在PyTorch中,DataLoader是一个用于加载数据集的实用工具,它能够自动进行数据的批处理、随机打乱数据、并行加载数据等操作,使得数据的预处理和加载变得更加高效和简单,它一般和Dataset类一起使用。 使用示例:...
一般来说,CUDA程序默认都运行在同一个Stream上,因此CPU->GPU,GPU->GPU以及GPU->CPU的一系列计算都是在同一个Stream里面串行运行的。 深度学习一般流程是先从dataloader中取数,这里是内存->CPU的运算,然后执行to_device操作,让数据从CPU->GPU,再是GPU->GPU的神经网络计算。
如果是在 GPU 上进行训练,DataLoader可以通过设置pin_memory=True来自动将 CPU 内存中的数据拷贝至 CUDA 可以直接访问的内存区域(即“pin”住内存),这样在数据从 CPU 到 GPU 的转移过程中可以享受到更快的速度。这是因为被pin住内存可以利用异步内存复制操作,避免同步等待,从而使得数据流水线更为顺畅。