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...
dataset = CustomDataset(data) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, num_workers=4) for batch in dataloader: print(batch) num_workers=4意味着四个子进程将并行加载数据。这个方法可以在单个GPU时使用,通过增加数据读取进程可以加快数据读取的速度,提高训练效率。 分布式训练 分布式训练包括将训练过程...
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...
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_workers设置为0. 6. pytorch中loss函数的参数设置 以CrossEntropyLoss为例: CrossEntropyLoss(self,weight=None,size_average=None,ignore_index=-100,reduce=Non...
def__iter__(self):return_DataLoaderIter(self) 初始化: def__init__(self,loader):self.dataset=loader.datasetself.collate_fn=loader.collate_fnself.batch_sampler=loader.batch_samplerself.num_workers=loader.num_workersself.pin_memory=loader.pin_memoryandtorch.cuda.is_available()self.timeout=loader...
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_...
最后看一下默认的collate_fn函数, 这个函数的主要用于一个batch数据的后处理,可以作为DataLoader类的一个参数, pytorch提供了默认的default_collate(), 在实际中有需要时也可以定义自己的collate_fn。 假设Dataset中的__getitem__()函数定义类似于下面这种: ...
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 ...
显然,根据上面参数的解释,DataLoader这个类就是进行数据的初始化的操作, 代码语言:javascript 复制 classDataLoader(object):__initialized=False 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,ti...