DataLoader的参数如下,主要涉及DataSet、sample、collate_fn、pin_memory。 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_worke...
2.3 pin_memory=True:提高数据从cpu到gpu传输效率 三、DataLoader的并行 3.1 index_queue 要处理的数据下标 3.2 worker_result_queue 返回结果 参考文献 一、pytorch数据输入 Dataset负责生产数据,DataLoader负责数据的分批(batch_size)、采样(sampler)、传输 Pytorch版本:1.0.1 1. Dataset 继承torch.utils.data.Dataset...
简介:异常信息ERROR: Unexpected bus error encountered in worker. This might be caused by insufficient shared memory (shm)问题原因 异常信息 ERROR: Unexpected bus error encountered in worker. This might be caused by insufficient shared memory (shm) 问题原因 在PyTorch中使用DataLoader加载数据集的时候,由...
fromtorch.utils.dataimportDataLoader myDataloader=DataLoader(dataset, shuffle=True, batch_size=2) 这个myDataloader就是DataLoader的实例,已经被分为了2个数据为一个batch,接下来我们打印一下每个batch(由于我们只有4句话,2个样本为一个batch那么其实就只有2个batch,所以可以打印来看看)。 1 2 3 forbatchinmyDat...
(self, data): self.data = data def __len__(self): return len(self.data) def __getitem__(self, idx): return self.data[idx] data = [i for i in range(1000)] dataset = CustomDataset(data) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, num_workers=4) for batch in dataloader: ...
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) 先看一下主要参数: dataset:就是 torch.utils.data.Dataset 类的实例。也就是说为了使用 DataLoader 类,需要先...
DataLoader类在L450-491定义了接口API,也就是我们平时指定的dataset,num_workers,pin_memory等参数,并对用户输入合法性进行校验,例如 num\_workers\ge0。 DataLoader类实际上在实现__iter__ 迭代器方法是调用的 _DataLoader类(我猜是为了防止用户修改类内成员做的隐藏?)。 为了快速理解,我们先看不开启多进程(只含...
5. ERROR: Unexpected bus error encountered in worker. This might be caused by insufficient shared memory (shm) 出现这个错误的情况是,在服务器上的docker中运行训练代码时,batch size设置得过大,shared memory不够(因为docker限制了shm).解决方法是,将Dataloader的num_...
首先简单介绍一下DataLoader,它是PyTorch中数据读取的一个重要接口,该接口定义在dataloader.py中,只要是用PyTorch来训练模型基本都会用到该接口(除非用户重写…),该接口的目的:将自定义的Dataset根据batch size大小、是否shuffle等封装成一个Batch Size大小的Tensor,用于后面的训练。
官方对DataLoader的说明是:“数据加载由数据集和采样器组成,基于python的单、多进程的iterators来处理数据。”关于iterator和iterable的区别和概念请自行查阅,在实现中的差别就是iterators有__iter__和__next__方法,而iterable只有__iter__方法。 1.DataLoader ...