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: 代码语言:txt AI代码解释 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...
sampler 采样dataset batch_sampler 依次将 sampler 采样得到的 indices 进行合并,当数量等于 batch_size 时将这个 batch 的 indices 返回。drop_last 决定是否丢弃最后不足一个 batch 的部分 DataLoader 依次按照 batch_sampler 提供的 batch indices 将数据从 dataset 中读出,传给 collate_fn 进行整理,返回 Tensor...
以及常用的BatchSampler。需要注意BatchSampler需要其他的Sampler作为输入,每次返回的是以batch_size为大小的index列表 classBatchSampler(Sampler[List[int]]):r"""Wraps another sampler to yield a mini-batch of indices.Args:sampler (Sampler or Iterable): Base sampler. Can be any iterable objectbatch_size ...
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_factor2,persistent_workers=False) 几个重要参数 dataset:必须首先使用数据集构造 DataLoader 类。 Shuffle:是否重新整理...
classDataLoader(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) 可以看到初始化参数里有两种sampler:sampler和batch_sampler,都默认...
data_loader= DataLoader(ds, batch_size=1, num_workers=num_workers, pin_memory=True, batch_sampler=_batchSampler)print(f'dataloader total: {len(data_loader)}')forepochinrange(3):forstep, (x, y)inenumerate(data_loader):#print(step)print(step, x)#print('batch hist:', torch.histc(y....
batch_sampler参数将多个抽样的元素整理成一个列表,一般无需用户设置,默认方法在DataLoader的参数drop_last=True时会丢弃数据集最后一个长度不能被batch大小整除的批次,在drop_last=False时保留最后一个批次。 第3个步骤的核心逻辑根据下标取数据集中的元素 是由 Dataset的 __getitem__方法实现的。 第4个步骤的逻辑...
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. ...
第2个步骤从0到n-1的范围中抽样出m个数的方法是由 DataLoader的sampler和batch_sampler参数指定的。 sampler参数指定单个元素抽样方法,一般无需用户设置,程序默认在DataLoader的参数shuffle=True时采用随机抽样,shuffle=False时采用顺序抽样。 batch_sampler参数将多个抽样的元素整理成一个列表,一般无需用户设置,默认方法...
DataLoader中也有很多其他参数: dataset:Dataset类型,从其中加载数据 batch_size:int,可选。每个batch加载多少样本 shuffle:bool,可选。为True时表示每个epoch都对数据进行洗牌 sampler:Sampler,可选。从数据集中采样样本的方法。 num_workers:int,可选。加载数据时使用多少子进程。默认值为0,表示在主进程中加载数据。