Dataloader这个接口提供了这样的功能,它能够基于我们自定义的数据集将其转换成一个可迭代对象以便我们批量访问。 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) 参...
2.dataloader读取数据 3.for循环从loader里面读取数据 train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="../data", train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=8, num_workers=1, pin_memory=True)for data in train_dataloader: ...
self._put_indices()def__len__(self):returnlen(self.batch_sampler)def_get_batch(self):# 从data_queue中取得数据ifself.timeout >0:try:returnself.data_queue.get(timeout=self.timeout)# 从data_queue中get数据exceptqueue.Empty:raiseRuntimeError('DataLoader timed out after {} seconds'.format(se...
将变长的语言数据集样本打包成固定shape的batch,减少padding的0值占比和batch data的动态性,提高训练效率。 pin memory 在dataloader定义时增加pin_memory参数,并适量增加num_workers。 计算优化 Kernel Fusion优化 支持以下几种优化方式: FusedLayerNorm # LayerNorm的等价替换kernelfromtorchacc.runtimeimporthooks# add...
DataLoader和Dataset是pytorch中数据读取的核心。 2.1 DataLoader torch.utils.data.DataLoader DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_works=0, clollate_fn=None, pin_memory=False, drop_last=False, ...
class torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size=1,shuffle=False,sampler=None,batch_sampler=None...
torch dataloader参数PyTorch的DataLoader主要用于数据加载,其参数如下: 1. **dataset**:数据集,从其中加载数据。 2. **batch_size**:每个batch的大小。默认为1。 3. **shuffle**:在每个epoch开始时,是否对数据进行重新排序。默认为False。 4. **sampler**:自定义从数据集中取样本的策略。如果指定这个参数,...
classDataLoader(object): __initialized=False 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): ...
官方解释:Dataloader 组合了 dataset & sampler,提供在数据上的 iterable 主要参数: 1、dataset:这个dataset一定要是torch.utils.data.Dataset本身或继承自它的类 里面最主要的方法是 __getitem__(self, index) 用于根据index索引来取数据的 2、batch_size:每个batch批次要返回几条数据 ...
data_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, sampler=sampler, batch_size=64)# 模拟训练过程deftrain_step(): model.train()forinputs, targetsindata_loader: inputs, targets = inputs.cuda(), targets.cuda() outputs = model(inputs) ...