前者的作用是生成一系列的index,而batch_sampler则是将sampler生成的indices打包分组,得到一个又一个batch的index。例如下面示例中,BatchSampler将SequentialSampler生成的index按照指定的batch size分组。 代码语言:txt AI代码解释 >>>in : list(BatchSampler(SequentialSampler(range(10)), batch_size=3, drop_last=F...
dataset[possibly_batched_index] return self.collate_fn(data) Automatic batching 的处理逻辑可以简化为: sampler 采样dataset batch_sampler 依次将 sampler 采样得到的 indices 进行合并,当数量等于 batch_size 时将这个 batch 的 indices 返回。drop_last 决定是否丢弃最后不足一个 batch 的部分 DataLoader 依次...
通常情况下,collate_fn是在Dataloader创建时设置的一个函数,它可以根据Dataset返回的可迭代对象和Sampler返回的位置索引,将不同长度的输入数据转换为统一的形状,并返回一个新的tensor作为batch的数据。 综上所述,Dataset、Dataloader、Sampler和collate_fn之间是相互协作的,它们共同完成了数据加载和处理的过程。具体来说,D...
BatchSampler(sampler, batch_size, drop_last) ② 因为DataLoader只有__iter__()而没有实现__next__() 所以DataLoader是一个iterable而不是iterator。 这个iterator的实现在_DataLoaderIter中 1.1 DataLoader之RandomSampler(dataset)、 SequentialSampler(dataset) 这两个类的实现是在dataloader.py的同级目录下的torch/...
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...
在DataLoader的参数初始化中有两种sampler:sampler和batch_sampler,都默认为None。前者的作用是生成一系列的index,而batch_sampler则是将sampler生成的indices打包分组,得到一个又一个batch的index。生成的index是遍历Dataset所需的索引。例如下面示例中,BatchSampler将SequentialSampler生成的index按照指定的batch size分组。
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...
BatchSampler类的__init__()函数中sampler参数对应前面介绍的XxxSampler类实例,也就是采样方式的定义;drop_last为“True”时,如果采样得到的数据个数小于batch_size则抛弃本个batch的数据。对于__iter__()中的for循环,作用应该是以“生成器”的方式不断的从sampler中获取batch,比如sampler中包含1.5个batch_size的...
dataset:必须首先使用数据集构造 DataLoader 类。 Shuffle:是否重新整理数据。 Sampler:指的是可选的 torch.utils.data.Sampler 类实例。采样器定义了检索样本的策略,顺序或随机或任何其他方式。使用采样器时应将 Shuffle 设置为 false。 Batch_Sampler:批处理级别。
如果设置为True,则在每个epoch开始时,DataLoader会对数据集进行随机打乱,有助于提高模型的泛化能力。 sampler(可选):定义从数据集中抽取样本的策略。如果指定了Sampler,则shuffle参数将被忽略。Sampler可以自定义抽取样本的方式,如按照特定比例进行抽样等。 batch_sampler(可选):与Sampler类似,但一次返回一个批次的索引...