83 transposed = zip(*batch) 84 return [default_collate(samples) for samples in transposed] RuntimeError: each element in list of batch should be of equal size 错误消息表明不可能创建非矩形张量。 顺便说一句,可以看到触发错误的是default_collate函数。 我们可以做什么? 有两种解决方案: 将整个数据集...
def my_collate_fn(batch):# 自定义的合并逻辑# ...returntorch.utils.data.dataloader.default_collate(batch)# 使用闭包传递额外的参数def make_collate_fn(arg1, arg2): def collate_fn(batch):# 使用 arg1 和 arg2# ...returnmy_collate_fn(batch)returncollate_fn# 创建 DataLoader 时使用collate_fn=...
dataset = MyDataset(img_data, label_data) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=3, collate_fn=my_collate_fn)forcnt, (img, label)inenumerate(dataloader):print("==>>", cnt,", img shape=", img.shape)foriinrange(len(label)):print("label shape=", label[i].shape) 打印如下: ==...
84 return [default_collate(samples) for samples in transposed] RuntimeError: each element in list of batch should be of equal size 错误消息表明不可能创建非矩形张量。 顺便说一句,可以看到触发错误的是default_collate函数。 我们可以做什么? 有两种解决方案: 将整个数据集填充到最长的样本。 在批创建期间...
自定义collate_fn的步骤 1. 填充机制 在NLP任务中,我们通常使用填充(padding)来处理不等长的序列。填充意味着在较短的序列后添加特殊的标记(如<PAD>),以使所有序列在批次中具有相同的长度,这样可以方便批量计算 2. 编写collate_fn 下面是一个自定义collate_fn的示例,它将处理一个批次中的文本数据,并对其进行填充...
通过上面的实现,可能会遇到各种不同的问题,Dataset非常简单,一般都不会有错,只要Dataset实现正确,那么问题的来源只有一个,那就是torch.utils.data.DataLoader中的一个参数collate_fn,这里我们需要找到DataLoader的源码进行查看这个参数到底是什么。 可以看到collate_fn默认是等于default_collate,那么这个函数的定义如下。
(first dimension of tensor is batch size). The defaultcollate_fnexpects all the images in a batch to have the same size because it usestorch.stack()to pack the images. If the images provided byDatasethave variable size, you have to provide your customcollate_fn. A simple example is ...
Pytorchcollate_fn⽤法 By default, Dataloader use method to pack a series of images and target as tensors (first dimension of tensor is batch size). The default collate_fn expects all the images in a batch to have the same size because it uses torch.stack() to pack the images. If ...
collate_fn是一个用于将单个样本组合成一个批次的函数。默认情况下,PyTorch会使用torch.stack函数将样本堆叠在一起,但对于一些特殊情况,我们可能需要自定义collate_fn函数来处理不同类型的数据。例如,如果数据集中的样本具有不同长度的序列数据,我们可以使用pad_sequence函数来对序列进...
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...