# See NOTE [ Lack of Default `__len__` in Python Abstract Base Classes ]# in pytorch/torch/utils/data/sampler.py torch.utils.data.DataLoader 参考:【PyTorch】torch.utils.data.DataLoader 源码参考点击 classtorch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_s...
理解Python 的迭代器是解读 PyTorch 中 torch.utils.data 模块的关键。 在Dataset, Sampler 和DataLoader 这三个类中都会用到 python 抽象类的魔法方法,包括__len__(self),__getitem__(self) 和__iter__(self) __len__(self): 定义当被 len() 函数调用时的行为,一般返回迭代器中元素的个数 __getite...
class torch.utils.data.DataLoader( dataset, batch_size=1, shuffle=False, # 每个epoch是否乱序 sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, # 是否多进程读取机制,0表示在用主线程计算 collate_fn=None, # 把多个样本组合在一起变成一个mini-batch,不指定该函数的话会调用Pytorch内部默认的函数 pin...
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - pytorch/torch/utils/data/sampler.py at main · pytorch/pytorch
9、自定义Sampler和BatchSampler 研究一下dataset是怎样产生的,有了dataset类,才能创建DataLoader对象。 1、Pytorch读取数据流程 Pytorch读取数据虽然特别灵活,但是还是具有特定的流程的,它的操作顺序为: 创建一个 Dataset 对象,该对象如果现有的Dataset不能够满足需求,我们也可以自定义Dataset,通过继承torch.utils.data.Data...
BatchSampler类则是把batch size个RandomSampler类对象封装成一个,这样就实现了随机选取一个batch的目的。这两个采样类都是定义在sampler.py脚本中,地址:https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/torch/utils/data/sampler.py。以上这些都是初始化的时候进行的。当代码运行到要从torch.utils.data.DataLoader类...
BatchSampler类则是把batch size个RandomSampler类对象封装成一个,这样就实现了随机选取一个batch的目的。这两个采样类都是定义在sampler.py脚本中,地址:https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/torch/utils/data/sampler.py。以上这些都是初始化的时候进行的。当代码运行到要从torch.utils.data.DataLoader类...
(sampler,Sampler):raiseValueError("sampler should be an instance of ""torch.utils.data.Sampler, but got sampler={}".format(sampler))ifnotisinstance(batch_size,_int_classes)orisinstance(batch_size,bool)or\batch_size<=0:raiseValueError("batch_size should be a positive integeral value, ""but ...
dataloader.py的github地址:https:///pytorch/pytorch/blob/master/torch/utils/data/dataloader.py 主要包含DataLoader和DataLoaderIter两个类。 DataLoader(object)类: DataLoader下有__init__,__setattr__,__iter__,__len__...
data_source(Dataset) – 需要采样的数据集 replacement(bool) – 是否可以重复采样 num_samples(int) – 需要采样的样本数,默认为数据集的长度,参数仅仅在可以重复为真实设置。 classtorch.utils.data.SubsetRandomSampler(indices)[source] 从给定的指数列表中随机采样,不可以重复采样。