问pytorch:使用带有prefetch_factor的dataloader从txt加载数据EN结果说明：由于数据的是10个，batchsize大小...
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,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...
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...
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, persistent_workers=False) 参数解释: 参数中除了dataset必须设置以外,其他参数都是optional...
_prefetch_factor = loader.prefetch_factor self._pin_memory = loader.pin_memory and torch.cuda.is_available() self._timeout = loader.timeout self._collate_fn = loader.collate_fn self._sampler_iter = iter(self._index_sampler) self._base_seed = torch.empty((), dtype=torch.int64).random...
如果内存占用仍然较大,我们可以通过设置prefetch_factor来减小预取数据的数量。较小的prefetch_factor会减少内存占用,但可能会降低数据加载的效率。 # 示例代码dataloader=torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size=32,num_workers=4,prefetch_factor=1) ...
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, timeout=0, worker_init_fn=None, *, prefetch_factor=2, persistent_workers=False) ...
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,persistent_workers=False) 在上述定义的CustomDataset基础上使用DataLoader对其进行遍历: ...
worker_init_fn=None,*, prefetch_factor=2, persistent_workers=False) DataLoader类 dataset 是定义的数据加载类的对象 batch_size 是每批次数据的大小,通常根据内存等确 shuffle 是每次加载一批数据时是否将其打乱,在训练时一般设置为True、测试时设置为Falsenum_workers是在读取数据时使用的线程数 ...
2.修改dataloader的prefetch_factor(pytorch版本1.7以上的新特性,我用的Pytorch-1.8.1可以使用),default=2,表示有2 * num_workers样本会被提前取出 train_loader = data.DataLoader(dataset=train_dataset,batch_size=512, num_workers=6,prefetch_factor=4) ...