需要注意的是DataLoader的部分初始化参数之间存在互斥关系,这个你可以通过阅读源码更深地理解,这里只做总结: 如果你自定义了batch_sampler,那么这些参数都必须使用默认值:batch_size,shuffle,sampler,drop_last. 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...
DataLoader返回的是可迭代的数据装载器(DataLoader),其初始化的参数设置如下。 DataLoader(dataset,batch_size=1,shuffle=False,sampler=None,batch_sampler=None,num_workers=0,collate_fn=None,pin_memory=False,drop_last=False,timeout=0,worker_init_fn=None, *,prefetch_factor=2,persistent_workers=False) 在...
Sampler在数据加载之前设置,根据用户指定的要求(如按照类别、标签等)对数据集进行采样,并返回每个batch所包含的数据的位置索引。 二、DataLoader的详解 DataLoader是Pytorch中非常重要的一个组件,它负责数据的批量加载和迭代。DataLoader接收一个Dataset对象作为输入,并根据用户指定的batch_size、shuffle等参数对数据进行处理。
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。例如下面示例中,BatchSampler将SequentialSampler生成的index按照指定的batch size分组。 >>>in: list(BatchSampler(SequentialSampler...
Pytorch中已经实现的Sampler有如下几种: SequentialSampler RandomSampler WeightedSampler SubsetRandomSampler 需要注意的是DataLoader的部分初始化参数之间存在互斥关系,这个你可以通过阅读源码更深地理解(https://github.com/pytorch/pytorch/blob/0b868b19063645afed59d6d49aff1e43d1665b88/torch/utils/data/dataloader...
DataLoader和Dataset是pytorch中数据读取的核心。 2.1 DataLoader torch.utils.data.DataLoader DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_works=0, clollate_fn=None, pin_memory=False, drop_last=False, ...
二、Dataloader参数汇总 2.1 sampler:分布式训练需DistributedSampler 2.2 collate_fn:将batch的数据重新组装 2.3 pin_memory=True:提高数据从cpu到gpu传输效率 三、DataLoader的并行 3.1 index_queue 要处理的数据下标 3.2 worker_result_queue 返回结果 参考文献 ...
class DataLoader(object): 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)
Batch_Sampler:批处理级别。 num_workers:加载数据所需的子进程数。 collate_fn:将样本整理成批次。Torch 中可以进行自定义整理。 加载内置 MNIST 数据集 MNIST 是一个著名的包含手写数字的数据集。下面介绍如何使用DataLoader功能处理 PyTorch 的内置 MNIST 数据集。
Sampler 参数传递 要更加细致地理解Sampler原理,我们需要先阅读一下DataLoader 的源代码,如下: class DataLoader(object): 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, timeou...