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None。前者的作用...
可以看到初始化参数里有两种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。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 复制 >>>in : list(BatchSa...
第2个步骤从0到n-1的范围中抽样出m个数的方法是由 DataLoader的sampler和batch_sampler参数指定的。 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...
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...
第2个步骤从0到n-1的范围中抽样出m个数的方法是由 DataLoader的sampler和batch_sampler参数指定的。 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...
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...
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...
batch_sampler:采用BatchSampler,即根据batch_size进行batch采样 上面提到的RandomSampler、SequentialSampler和BatchSampler都是PyTorch自己实现的,且它们都是Sampler的子类,后边会详述。 Dataloader的实例 下面我们继续我们的例子,定义Dataloader的实例,从我们定义的myDataset数据集中加载数据,每一个batch大小为8。并且我们使用...
Sampler 参数传递 要更加细致地理解Sampler原理,我们需要先阅读一下DataLoader 的源代码,如下: class DataLoader(object): def __init__(self, dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=default_collate, ...
DataLoader: 数据的迭代器,数据是model直接可用的格式。分成一个个的batch。 DataSet : 根据索引,拿到数据后。对数据进行 自定义的处理。具体处理逻辑,通过 定义 collate_fn调用的函数实现。将一个batch的数据进行合并操作。 本身还负责加载初始数据。 Sampler : 选取一部分 索引 。可自定义,可选择pytorch中已经实现...