如果sampler和batch_sampler都为None,那么batch_sampler使用Pytorch已经实现好的BatchSampler,而sampler分两种情况: - 若shuffle=True,则sampler=RandomSampler(dataset)- 若shuffle=False,则sampler=SequentialSampler(dataset) 如何自定义Sampler
DataLoader是Pytorch中非常重要的一个组件,它负责数据的批量加载和迭代。DataLoader接收一个Dataset对象作为输入,并根据用户指定的batch_size、shuffle等参数对数据进行处理。batch_size指定了每个batch的大小,shuffle决定了是否在加载数据时进行随机打乱。 三、Dataset的详解 Dataset定义了数据集的接口,它负责数据的读取和处理。
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) dataset: 数据集 Dataset 类 batch_size=1: 批量 batch 的大小 shuffle=False: ...
DataLoader根据是否采用多进程,进入DataLoaderIter,使用Sampler获取index,再通过索引调用DatasetFetcher,在硬盘中读取imgandLabel,通过collate_fn整理成一个batchData。
dataloader会返回mini batch个数据样本的数据（通过sampler按索引的循序将dataset里面fetch数据并concat起来，...
2. DataLoader torch.utils.data.DataLoader是PyTorch中加载数据集的核心。DataLoader返回的是可迭代的数据装载器(DataLoader),其初始化的参数设置如下。 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,wor...
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...
classtorch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size=1,shuffle=None,sampler=None,batch_sampler=None,num_workers=0,collate_fn=None,pin_memory=False,drop_last=False,timeout=0,worker_init_fn=None,multiprocessing_context=None,generator=None,*,prefetch_factor=None,persistent_workers=False,pin_memory_devi...
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。
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...