# DataLoader object so that workers can be reused if self.persistent_workers and self.num_workers > 0: if self._iterator is None: self._iterator = self._get_iterator() else: self._iterator._reset(self) return s
self._worker_result_queue, self._workers_done_event, self._auto_collation, self._collate_fn, self._drop_last, self._base_seed + i, self._worker_init_fn, i, self._num_workers, self._persistent_workers)) w.daemon = True w.start() self._index_queues.append(index_queue) self._worke...
worker_init_fn 如果不为 None,它将会被每个 worker 子进程调用,以worker id ([0, num_workers - 1] 内的整形) 为输入 None callable prefetch_factor 每个worker 提前加载 的 sample 数量 2 int persistent_workers 如果为 True,dataloader 将不会终止 worker 进程,直到 dataset 迭代完成 False bool ...
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 ,sampler,batch sampler 是互...
persistent_workers:是否在数据集耗尽后保持工作进程存活。 其他功能参数: collate_fn:用于将样本组合成批次的函数。 pin_memory:是否启用内存锁定。 drop_last:是否丢弃最后一个不完整的批次。 timeout:设置从工作进程收集批次的超时时间。 总结 torch.utils.data.DataLoader 是一个功能强大且灵活的工具,能够满足各种数...
persistent_workers=False) 复制代码 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 DataLoader 主要支持以下几个功能 支持加载map-style和iterable-style的 dataset,主要涉及到的参数是dataset 自定义数据加载顺序,主要涉及到的参数有shuffle...
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: ...
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。©...
persistent_workers=True, drop_last=False, sampler=dict(type='DefaultSampler', shuffle=False), dataset=dict( type='DOTADataset', data_root='data/split_ss_dota/', ann_file='train/annfiles/', data_prefix=dict(img_path='train/images/'), img_shape=(1024, 1024), test_mode=True, pipeline...
This company, armed with cutting-edge technology and a persistent vision, aims to disrupt the status quo and transform the wastewater treatment landscape. Since its inception, APG-Neuros has made significant strides, boasting over 600 customers and 1,500 units in operation across the globe. Their...