dataloader类调用torch.utils.Data.DataLoader,实际过程中数据集往往很大,通过DataLoader加载数据集使用mini-batch的时候可以使用多线程并行处理,这样可以加快我们准备数据集的速度。Datasets就是构建这个工具函数的实例参数之一。一般可以这么写: train_loader = DataLoader(dataset=train_data, batch_size=6, shuffle=True ...
self.batch_size =Noneself.drop_last =NoneifsamplerisnotNoneandshuffle:# sampler 和shuffle不能兼容raiseValueError('sampler option is mutually exclusive with ''shuffle')ifself.num_workers <0:raiseValueError('num_workers option cannot be negative; ''use num_workers=0 to disable multiprocessing.')if...
train_data=torch.utils.data.DataLoader(…) for i, (input, target) in enumerate(train_data): … 就会调用DataLoader类的__iter__方法,__iter__方法就一行代码:return DataLoaderIter(self),输入正是DataLoader类的属性。因此当调用__iter__方法的时候就牵扯到另外一个类:DataLoaderIter,接下来介绍。 datalo...
这里主要学习第三个子模块中的Dataloader和Dataset。 2DataLoader与Dataset 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_...
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): ...
对数据集进行分布式分配,注意DataLoader的shuffle,这是分布式训练shuffle的常用设置方式,即使用DistributedSampler时,DataLoader不用再shuffle=True,因为DistributedSampler默认使用了shuffle=True,相当于DataLoader使用了一个包含随机采样功能的采样器:python train_dataset = datasets.ImageFolder( traindir, moco.loader.TwoCrops...
class DataLoader(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):self.dataset = dataset self.batch_size =...
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: 代码语言:javascript 复制 DataLoader(dataset,batch_size=1,shuffle=False,sampler=None,batch_sa...
PyTorch中数据读取的一个重要接口是torch.utils.data.DataLoader,该接口定义在dataloader.py脚本中,只要是用PyTorch来训练模型基本都会用到该接口,该接口主要用来将自定义的数据读取接口的输出或者PyTorch已有的数据读取接口的输入按照batch size封装成Tensor,后续只需要再包装成Variable即可作为模型的输入,因此该接口有点承上...
shuffle(seed=42) logger.info(f"Loaded validation dataset in {time.time() - _time:.2f} seconds") if not args.single_gpu: val_data = datasets.distributed.split_dataset_by_node(val_data, rank=global_rank, world_size=world_size) val_data_mapped = val_data.map( preprocess_batched...