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...
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) 几个重要参数 dataset:必须首先使用数据集构造 DataLoader 类。 Shuffle:是否重新整...
test_data = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) # 创建DataLoader train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True) test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=32, shuffle=False) # 遍历DataLoader for images, labels in train_load...
highlight=torch%20utils%20data%20dataloader#torch.utils.data.DataLoader 官方函数定义: class torch.utils.data.DataLoader(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...
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...
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) 参数解释: 参数中除了dataset必须设置以外,其他参数都是...
loader = DataLoader(dict_data, batch_size=2, shuffle=False) batch = next(iter(loader)) pprint(batch) # {'x1': tensor([ 0.1000, -0.2000], dtype=torch.float64), # 'x2': tensor([7.4000, 5.3000], dtype=torch.float64), # 'y': tensor([0, 0])} ...
DataLoader的函数定义如下: DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, num_workers=0, collate_fn=default_collate, pin_memory=False, drop_last=False) dataset:加载的数据集(Dataset对象) batch_size:batch size shuffle::是否将数据打乱 ...
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...
dataloader = DataLoader(dataset, shuffle=False, batch_size=2) print(torch.rand(5)) # tensor([0.5263, 0.2437, 0.5846, 0.0332, 0.1387]) seed_everything(0) dataset = TensorDataset(torch.rand((10,3)), torch.rand(10)) dataloader = Dat...