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...
如果你希望在每个epoch中迭代相同数量的批次,你可以将drop_last设置为True。然而,这可能会导致数据量的轻微减少。如果你希望充分利用所有的数据,你可以将drop_last设置为False,但这可能会导致最后一个批次的大小与其他批次不同。 总之,通过自定义Dataset和使用DataLoader,你可以轻松地加载和处理数据,以满足不同的需求。
可以通过drop_last=True参数,来丢弃最后一个小于batch size的 batch。 fromtorch.utils.dataimportDataLoader,DatasetclassMyDataset(Dataset):def__init__(self,data):self.data=datadef__len__(self):returnlen(self.data)def__getitem__(self,idx):returnself.data[idx]data=[iforiinrange(5)]# 5 个样本d...
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=Fa...
PyTorch作为一个流行的深度学习框架,提供了强大的数据加载和处理工具,其中DataLoader就是其中之一。DataLoader是一个可迭代对象,它可以从给定的数据集中加载数据,并提供批量处理、数据打乱、多进程加载等功能。本文将带您深入了解DataLoader的工作原理和常用参数,并通过实例展示如何在实践中应用它。 一、DataLoader的工作原理...
--batch_sampler参数将多个抽样的元素整理成一个列表,一般无需我们设置,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。 -第三个步骤时根据下标取数据集中的元素,这个的我们自己写如何读取元素,由Dataset的__getitem__方法实现...
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=Fa...
drop_last不足batch大小的最后部分是否舍去 num_workers是否多进程读取数据 ## 3. 创建数据集装载器train_loader = DataLoader(dataset=dataset, batch_size=64, shuffle=True, drop_last=True, num_workers=4) 测试 if__name__ =="__main__":
PyTorch DataLoader的迭代顺序是不稳定的。DataLoader是PyTorch中用于加载数据的工具,它可以将数据集划分为小批量进行训练。在默认情况下,DataLoader会使用多线程来并行加载数据,这可能导致数据加载的顺序不稳定。 具体来说,当使用多线程加载数据时,不同线程可能以不同的顺序完成数据加载,因此每个小批量的数据顺序可能会发生...
pin_memory(bool, optional) - 如果为True会将数据放置到GPU上去(默认为false) drop_last (bool, optional) - 如果最后一点数据如果无法满足batch的大小,那么通过设置True可以将最后部分的数据进行丢弃,否则最后一个batch将会较小。(默认为False) 这样,我们就可以通过循环来迭代来高效地获取数据啦。