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imgandLabel,通过collate_fn整理成一个batchData。
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, collate_fn=None, pin_memory=False, drop_last=False, tim...
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...
DataLoader的函数定义如下:DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, num_workers=0, collate_fn=default_collate, pin_memory=False, drop_last=False) dataset:加载的数据集(Dataset对象) batch_size:batch size shuffle::是否将数据打乱 sampler: 样本抽样,后续会详细介绍 num_workers:使用...
简介:Pytorch 的 torch.utils.data.DataLoader 参数详解 DataLoader是PyTorch中的一种数据类型,它定义了如何读取数据方式。 1、dataset:(数据类型 dataset) 输入的数据类型。看名字感觉就像是数据库,C#里面也有dataset类,理论上应该还有下一级的datatable。这应当是原始数据的输入。PyTorch内也有这种数据结构。这里先不管...
def __init__(self, loader: DataLoader) -> None: self._dataset = loader.dataset self._dataset_kind = loader._dataset_kind self._IterableDataset_len_called = loader._IterableDataset_len_called self._auto_collation = loader._auto_collation self._drop_last = loader.drop_last self._index_sam...
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 ...
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...
这块主要学习pytorch得数据读取机制DataLoader和Dataset得运行机制,然后学习图像得预处理模块transforms得原理,最后基于上面得所学搞一个人民币二分类得任务。 1.pytorch得数据读取机制 这里得数据读取机制,很显然是位于数据模块得一个小分支,下面看一下数据模块得详细内容: ...
描述drop_last参数在DataLoader中的含义: drop_last是一个布尔参数,用于指定当数据集的大小不能被批大小(batch_size)整除时,是否丢弃最后一个不完整的批次。 当drop_last=True时,如果最后一个批次的大小小于batch_size,则该批次将被丢弃,以确保所有批次都具有相同的大小。 当drop_last=False时,最后一个批次将被...