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...
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,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...
# 使用TensorDataset创建DataLoadertensor_loader = DataLoader(tensor_dataset, batch_size=32, shuffle=True) for batch_features, batch_labels in tensor_loader:print(f"特征形状: {batch_features.shape}, 标签形状: {batch_labels.shape}")br...
一、DataLoader的基本参数 使用DataLoader时,需要传入一个Dataset对象和一些可选参数。以下是DataLoader的一些常用参数: dataset(必需):要加载的数据集,必须是Dataset类的实例。 batch_size(可选,默认为1):每个批次包含的数据样本数。 shuffle(可选,默认为False):是否在每个epoch开始时打乱数据。 sampler(可选):定义从...
DataLoader支持通过sampler参数来自定义数据加载的顺序。默认情况下,如果设置了shuffle=True,那么在每个 epoch 开始时,数据加载器会打乱数据集的顺序。但也可以传入自定义的采样器,如RandomSampler实现随机抽样,或SequentialSampler保持原有顺序,甚至可以使用WeightedRandomSampler来实现加权随机抽样等复杂逻辑。
二、DataLoader的常用参数 dataset:要加载的数据集,通常是一个继承自torch.utils.data.Dataset的自定义类实例。 batch_size:每个批次的数据量。默认为1。 shuffle:是否在每个epoch开始时打乱数据。默认为False。 sampler:定义从数据集中抽取样本的策略。如果指定,shuffle必须为False。 batch_sampler:与sampler类似,但是一...
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...
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...