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) 参数介绍: dataset(Dataset) – 定义好的Map式或者Iterable式数据集。 batch_size(python:int, optional) – 一...
# 使用之前创建的datasetbatch_size = 16dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=2) for batch_data, batch_labels in dataloader:print(f"批次数据形状: {batch_data.shape}")print(f"批次标签形...
dataset(Dataset) – 定义好的Map式或者Iterable式数据集。 batch_size(python:int, optional) – 一个batch含有多少样本 (default: 1)。 shuffle(bool, optional) – 每一个epoch的batch样本是相同还是随机 (default: False)。 sampler(Sampler, optional) – 决定数据集中采样的方法. 如果有,则shuffle参数必须为...
ImageDataset(self.dataset.train, transform=self.transform_train), # 为传入的数据中的每个id选择config.k个样本 sampler=ClassUniformlySampler(self.dataset.train, class_position=1, k=config.k), # 传入的数据中第2维是类别,所以class_position=1 batch_size=config.p * config.k, num_workers=config.wo...
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=3, shuffle=False, drop_last=True) train_loader: tensor([[[1.,2.,3.,4.], [2.,3.,4.,5.], [3.,4.,5.,6.]], [[2.,3.,4.,5.], [3.,4.,5.,6.], [4.,5.,6.,7.]], ...
batch_size = 3 class my_data(Dataset): def __init__(self, data): self.data = data def __len__(self): return len(self.data) def __getitem__(self, index): outdata = self.data[index] return outdata + 1 dataset = my_data(data) ...
DataLoader是一个可迭代的数据加载器,用于加载Dataset中的数据,并提供批量处理、打乱数据、多进程加载等功能。DataLoader的主要参数包括: dataset:要加载的数据集,必须是Dataset类的一个实例。 batch_size:每个批次中的样本数量。 shulffle:是否在每个epoch开始的时候打乱数据。 num_workers:用于数据加载的子进程数量。
输入的数据类型。看名字感觉就像是数据库,C#里面也有dataset类,理论上应该还有下一级的datatable。这应当是原始数据的输入。PyTorch内也有这种数据结构。这里先不管,估计和C#的类似,这里只需要知道是输入数据类型是dataset就可以了。 2、batch_size:(数据类型 int) ...
import torchfromtorchvision import transformsdata_train = torch.utils.data.DataLoader(MNIST('~/mnist_data', train=True, download=True,transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])),batch_size=64,shuffle=True)forbatch_idx, samplesinenumerate(data_train):print(batch_idx, samples) ...
每个batch耗时的基本统计信息如下, 基本维持在0.9 sec / batch total, mean, std, max, min 7.148, 0.893, 0.074, 1.009, 0.726 可见,一共是1000个文件,batch size 128,也就是8个batch,总共耗时7.1s,接下来清除cache, 3、设置num_workers为4 每隔4个batch,要准备4个batch,且是串行的,因此时间增大4倍,接...