seed=0, drop_last=False) dataset: 需要加载的完整数据集 num_replicas: 把数据集分成多少份,默认是当前dist的world_size rank: 当前进程的id,默认dist的rank shuffle:是否打乱 drop_last: 如果数据长度不能被world_size整除,可以考虑是否将剩下的扔掉 seed:随机数种子。这里需要注意,从源码中可以看出,真正的种...
但并不是开启的进程个数越大越好,有可能数据在多进程之间的轮换会让时间更长。 在dataload中还有一个参数drop_last,是否舍弃最后一个不满足一个batch的数据 4、网络搭建 在网络的搭建过程中没有什么好说的,只说一点小技巧 import torch import torch.nn as nn class MyModel(nn.Module): def __init__(self...
from torch.utils.data import DataLoader train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, num_workers=4, shuffle=True, drop_last=True) val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_data, batch_size=batch_size, num_workers=4, shuffle=False) 1. 2. 3. 4. 其中...
drop_last:如果数据集大小不能被batch_size整除,设置为True可删除最后一个不完整的批次。默认为False。 timeout:从worker进程中获取一个batch的数据的超时时间。 worker_init_fn:每个worker进程启动时要运行的初始化函数。 multiprocessing_context:指定多进程上下文。 使用方法 下面是一个使用DataLoader加载MNIST数据集的...
pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None): self.dataset = dataset self.batch_size = batch_size self.num_workers = num_workers self.collate_fn = collate_fn self.pin_memory = pin_memory self.drop_last = drop_last ...
注意:如果drop_last=False的话,那么最后的一个batch的数量一般不会与batch_size相同,所以在DataLoader的里batch_size要设置成1。还有DataLoader设置成1后,实际加载的数据是[1, N, C, W, H],所以在用的时候要squeeze一下。 class AlbumentationsDatasetList(Dataset): ...
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)...
DataLoader支持通过参数batch_size,drop_last,batch_sampler,自动地把取出的数据整理 (collate) 成批次样本 (batch) batch_size和drop_last参数用于指定 DataLoader 如何获取 dataset 的 key。特别地,对于 map-style 类型的 dataset,用户可以选择指定batch_sample参数,一次就生成一个 keys list ...
9、drop_last:(数据类型 bool) 丢弃最后数据,默认为False。设置了 batch_size 的数目后,最后一批数据未必是设置的数目,有可能会小些。这时你是否需要丢弃这批数据。 10、timeout:(数据类型 numeric) 超时,默认为0。是用来设置数据读取的超时时间的,但超过这个时间还没读取到数据的话就会报错。 所以,数值必须大于...
9、drop_last:(数据类型 bool) 丢弃最后数据,默认为False。设置了 batch_size 的数目后,最后一批数据未必是设置的数目,有可能会小些。这时你是否需要丢弃这批数据。 10、timeout:(数据类型 numeric) 超时,默认为0。是用来设置数据读取的超时时间的,但超过这个时间还没读取到数据的话就会报错。 所以,数值必须大于...