mimo策略其中第一步就是对数据集进行处理,要把每个batch重复n_infers遍,之后组合所有的batch生成一个单独的epoch。 原码是使用torch.utils.dataloader进行数据集加载的,并使用sampler(torch.utils.data.sampler)进行batch采样的策略选取。 所以打算看看能否利用torch直接实现batc
weighted_loader = DataLoader(dataset, batch_size=2, sampler=weighted_sampler) # 使用BatchSampler将样本索引分成多个批次 batch_sampler = torch.utils.data.sampler.BatchSampler(SequentialSampler(dataset), batch_size=2, drop_last=False) batch_loader = DataLoader(dataset, batch_sampler=batch_sampler) # ...
classBatchSampler(object):"""Wraps another sampler to yield a mini-batch of indices. Args: sampler (Sampler): Base sampler. batch_size (int): Size of mini-batch. drop_last (bool): If ``True``, the sampler will drop the last batch if its size would be less than ``batch_size`` E...
CLASS torch.utils.data.BatchSampler BatchSampler包装另一个sampler(输入参数),用来产生一个mini-batch大小的索引,相当于是为dataloader提供了提取dataset的1个mini-batch样本的索引。 关注__iter__和__len__方法: class BatchSampler(Sampler[List[int]]): r"""Wraps another sampler to yield a mini-batch of...
5、batch_sampler:(数据类型 Sampler) 批量采样,默认设置为None。但每次返回的是一批数据的索引(注意:不是数据)。其和batch_size、shuffle 、sampler and drop_last参数是不兼容的。我想,应该是每次输入网络的数据是随机采样模式,这样能使数据更具有独立性质。所以,它和一捆一捆按顺序输入,数据洗牌,数据采样,等模式...
torch.utils.data.DataLoader 是PyTorch 数据加载的核心,负责加载数据,同时支持 Map-style 和 Iterable-style Dataset,支持单进程/多进程,还可以设置 loading order, batch size, pin memory 等加载参数。其接口定义如下: DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_...
--sampler参数指定单个元素抽样方法,一般无需我们设置,程序默认在DataLoader的参数shuffle=True时采用随机抽样,shuffle=False时采用顺序抽样。 --batch_sampler参数将多个抽样的元素整理成一个列表,一般无需我们设置,默认方法在DataLoader的参数drop_last=True时会丢弃数据集最后一个长度不能被batch大小整除的批次,在drop_...
自动把数据整理成batch序列,主要涉及到的参数有 batch_size, batch_sampler, collate_fn, drop_last 单进程和多进程的数据加载,主要涉及到的参数有 num_workers, worker_init_fn 自动进行锁页内存读取 (memory pinning),主要涉及到的参数 pin_memory
data.RandomSampler类随机排列样本元素，无替换。torch.utils.data.BatchSampler类允许从数据集以指定大小分批采样。torch.utils.data.WeightedRandomSampler类允许根据给定的概率（weights）从指定的索引列表中随机采样，无替换。通过合理运用这些工具类，可以方便地处理和管理数据集，提高数据加载和处理的效率。
4. **sampler**:自定义从数据集中取样本的策略。如果指定这个参数,那么shuffle必须为False。 5. **batch_sampler**:与sampler类似,但是一次只返回一个batch的indices(索引)。需要注意的是,一旦指定了这个参数,那么batch_size、shuffle、sampler、drop_last就不能再制定了。 6. **num_workers**:用于处理数据加载...