需要注意的是DataLoader的部分初始化参数之间存在互斥关系,这个你可以通过阅读源码更深地理解,这里只做总结: 如果你自定义了batch_sampler,那么这些参数都必须使用默认值:batch_size,shuffle,sampler,drop_last. 如果你自定义了sampler,那么shuffle需要设置为False 如果sampler和batch_sampler都为None,那么batch_sampler使用...
DataLoader返回的是可迭代的数据装载器(DataLoader),其初始化的参数设置如下。 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...
Sampler在数据加载之前设置,根据用户指定的要求(如按照类别、标签等)对数据集进行采样,并返回每个batch所包含的数据的位置索引。 二、DataLoader的详解 DataLoader是Pytorch中非常重要的一个组件,它负责数据的批量加载和迭代。DataLoader接收一个Dataset对象作为输入,并根据用户指定的batch_size、shuffle等参数对数据进行处理。
本文章将首先介绍 Dataset、DataLoader、Sampler、BatchSampler、collate_fn 的概念,然后从源码角度解读 DataLoader 与这些模块的关系。 如果你熟悉基本概念,可以直接从最后章节开始阅读。 1 Dataset Pytorch 支持两种类型的数据集 Map-style Dataset 和 Iterable-style Dataset,提供表示数据集的抽象类,任何自定义的 Dataset...
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,都默认为...
Pytorch中已经实现的Sampler有如下几种: SequentialSampler RandomSampler WeightedSampler SubsetRandomSampler 需要注意的是DataLoader的部分初始化参数之间存在互斥关系,这个你可以通过阅读源码更深地理解(https://github.com/pytorch/pytorch/blob/0b868b19063645afed59d6d49aff1e43d1665b88/torch/utils/data/dataloader...
2、DataLoader参数 先介绍一下DataLoader(object)的参数: dataset(Dataset): 传入的数据集; batch_size(int, optional): 每个batch有多少个样本; shuffle(bool, optional): 在每个epoch开始的时候,对数据进行重新排序; sampler(Sampler, optional):自定义从数据集中取样本的策略,如果指定这个参数,那么shuffle必须为Fals...
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, 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...
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...