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,*,prefetch_factor=2,persistent_workers=False) 对于每个参数的含义,以下给出一个表格进行对应介绍: 从参数定义中,我们可以看到 D...
总结来说就是dataloader提供了sampler,然后_SingleProcessDataLoaderIter迭代sampler获得索引。 下面我们来看看Fetch: pytorch在Dataset上又封装了一层Fetcher。 这样做是使得iterable Dataset(对应_IterableDatasetFetcher)和map Dataset(对应_MapDatasetFetcher)在Dataloader内能使用相同的接口fetch,代码更加简洁。 fetcher需要index...
DataLoader 通过指定prefetch_factor(默认为 2)来进行数据的预取。 class _MultiProcessingDataLoaderIter(_BaseDataLoaderIter): def __init__(self, loader): ... self._reset(loader, first_iter=True) def _reset(self, loader, first_iter=False): ... # prime the prefetch loop for _ in range(self....
DataLoader 通过指定 prefetch_factor (默认为 2)来进行数据的预取。 class _MultiProcessingDataLoaderIter(_BaseDataLoaderIter): def __init__(self, loader): ... self._reset(loader, first_iter=True) def _reset(self, loader, first_iter=False): ... # prime the prefetch loop for _ in range(se...
回到dataloader的问题: DataLoader(dataset, batch_size=None, 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, prefetch_factor=2, persistent_workers=False) 这里有一些注意事项。 A. shuffle ,sampl...
10. **timeout**:从worker进程中获取一个batch的超时时间。 11. **worker_init_fn**:worker进程初始化函数。 12. **prefetch_factor**:预取因子,用于确定预取多少个样本。 13. **persistent_workers**:是否让worker进程持续运行。 以上就是PyTorch的DataLoader的主要参数,希望对您有所帮助。©...
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, *, prefetch_factor=2, persistent_workers=False)
4 预取 (prefetch) DataLoader 通过指定 prefetch_factor (默认为 2)来进行数据的预取。 class_MultiProcessingDataLoaderIter(_BaseDataLoaderIter):def__init__(self,loader):...self._reset(loader,first_iter=True)def_reset(self,loader,first_iter=False):...# prime the prefetch loopfor_inrange(self._...
self._profile_name="enumerate(DataLoader)#{}.__next__".format(self.__class__.__name__) assertself._num_workers>0 assertself._prefetch_factor>0 worker_loop=_utils.worker._worker_loop daemon=True ifloader.multiprocessing_contextisNone: ...
"prefetch_factor": 2, "persistent_workers": False, "pin_memory_device": "", } # kwargs added after by version _PYTORCH_DATALOADER_ADDITIONAL_KWARGS = {} _PYTORCH_DATALOADER_ADDITIONAL_KWARGS = {"2.6.0": {"in_order": True}} for v, additional_kwargs in _PYTORCH_DATALOADER_ADDITIONAL...