Dataloader 就是一个迭代器,最基本的使用就是传入一个 Dataset 对象,它就会根据参数 batch_size 的值生成一个 batch 的数据。 torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0,
drop_last = False torch.utils.data.Dataset 功能: Dataset 抽象类,所有自定义的Dataset 需要继承它,并且复写_getitem_() getitem:接收一个索引,返回一个样本 关于读取数据 通过debug详解数据的读取过程 DataLoader根据是否采用多进程,进入DataLoaderIter,使用Sampler获取index,再通过索引调用DatasetFetcher,在硬盘中读取im...
DataLoader的调用方法如下: from torch.utils.data import DataLoaderdataset = ...loader = 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,persis...
Pytorch DataLoader的drop_last参数 drop_last默认是False如果设置为True:这个是对最后的未完成的batch来说的,比如你的batch_size设置为64,而一个epoch只有100个样本,那么训练的时候后面的36个就被扔掉了… 如果为False(默认),那么会继续正常执行,只是最后的batch_size会小一点。 ——— 版权声明:本文为CSDN博主「h...
在上面的示例中,我们创建了一个DataLoader对象,并将自定义的MyMNISTDataset对象作为参数传递给DataLoader。我们还设置了batch_size、shuffle和num_workers等参数。 三、drop_last参数 DataLoader的drop_last参数用于控制是否丢弃最后一个不完整的批次。当数据集的大小不能被batch_size整除时,最后一个批次的大小将小于batch...
DataLoader 与 Dataset torch.utils.data.DataLoader 功能:构建可迭代的数据装载器 dataset : Dataset 类,决定数据从哪读取 及如何读取 batchsize : 批大小 num_works : 是否多进程读取数据(减少时间,加速模型训练) shuffle:每个 epoch 是否乱序 drop_last :当样本数不能被 batchsize 整除时,是否舍弃最后一批数据 ...
@文心快码pytorch dataloader droplast 文心快码 在PyTorch中,DataLoader是一个非常重要的类,它负责在训练深度学习模型时,以批量的方式加载数据。以下是针对你的问题的详细解答: 解释DataLoader在PyTorch中的作用: DataLoader是一个可迭代的数据加载器,它封装了数据集的加载过程,使得我们可以按批次(batch)加载数据,而不...
drop_last: 如果数据集大小不能被batch_size整除,是否丢弃最后一个不完整的批次。 timeout:收集一个批次的超时值 worker_init_fn:每个worker初始化时被调用的函数 weight_sampler: 参数决定是都使用加权采样器来平衡类别分布 if infinite_data_loader: data_loader = InfiniteDataLoader( dataset=data, batch_size=...
DataLoader 下面显示了PyTorch库中DataLoader函数的语法及其参数信息。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 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,persist...
DataLoader得参数很多,但我们常用得主要有5个: -dataset: Dataset类,决定数据从哪读取以及如何读取 -batchsize:批大小 -num_works:是否多进程读取机制 -shuffle:每个epoch是否乱序 -drop_last:当样本不能被batchsize整除时,是否舍弃最后一批数据 要理解这个drop_last,首先,得先理解epoch,iteration和batchsize得概念: ...