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batch的策略,要是不行就得抛弃dataloder,自己写...
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...
self.sampler =torch.utils.data.RandomSamplerif shuffle else \ torch.utils.data.SequentialSamplerself.batch_sampler = torch.utils.data.BatchSamplerself.sample_iter = self.batch_sampler( self.sampler(range(len(dataset))), batch_size = batch_size,drop_last = drop_last) def __next__(self): i...
torch.utils.data.SequentialSampler(data_source) torch.utils.data.RandomSampler(data_source, replacement=False, num_samples=None) torch.utils.data.SubsetRandomSampler(indices) torch.utils.data.WeightedRandomSampler(weights, num_samples, replacement=True) torch.utils.data.BatchSampler(sampler, batch_size,...
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...
batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=<function default_collate at 0x7f108ee01620>, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 主要参数说明: ...
batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_works=0, clollate_fn=None, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None, multiprocessing_context=None) 功能:构建可迭代的数据装载器,每一次for循环就是从DataLoader中加载一个batchsize数据。
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...
for batch_features, batch_labels in tensor_loader:print(f"特征形状: {batch_features.shape}, 标签形状: {batch_labels.shape}")break 6、RandomSampler RandomSampler用于从数据集中随机采样元素。在使用随机梯度下降(SGD)等需要随机采样的训练...
本文对应第一篇,主要介绍torch.fx和基本使用方法。废话不多说,直接开始吧! 什么是Torch.FX torch.fx是Pytorch 1.8出来的一套工具或者说一个库,是做python-to-python code transformation,大意就是可以把pytorch中的python前向代码转换为你想要的样子,官方介绍如下: ...