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...
第②步,BatchSampler根据DataLoader的batch_size参数将Sampler提供的序列划分成多个batch大小的可迭代序列组,drop_last参数决定是否保留最后一组。 第③步,兵分两路的Sampler(BatchSampler)和Dataset合二为一,在迭代读取DataLoader时,用BatchSampler中一个batch的编号查找Dataset中对应的数据和标签,读出一个batch数据。 数据...
这两个类的实现是在dataloader.py的同级目录下的torch/utils/data/sampler.pytorch/utils/data/sampler.pytorch/utils/data/sampler.pytorch/utils/data/sampler.pytorch/utils/data/sampler.py sampler.py中实现了一个父类Sampler,以及SequentialSampler,RandomSampler和BatchSampler等五个继承Sampler的子类 这里面的Sampler...
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。
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...
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。生成的index是遍历Dataset所需的索引。例如下面示例中,BatchSampler将SequentialSampler生成的index按照指定的batch size分组。
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...
如果设置为True,则在每个epoch开始时,DataLoader会对数据集进行随机打乱,有助于提高模型的泛化能力。 sampler(可选):定义从数据集中抽取样本的策略。如果指定了Sampler,则shuffle参数将被忽略。Sampler可以自定义抽取样本的方式,如按照特定比例进行抽样等。 batch_sampler(可选):与Sampler类似,但一次返回一个批次的索引...
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...