self._prefetch_factor = loader.prefetch_factor self._pin_memory = loader.pin_memory and torch.cuda.is_available() self._timeout = loader.timeout self._collate_fn = loader.collate_fn self._sampler_iter = iter(self._index_sampler) self._base_seed = torch.empty((), dtype=torch.int64)....
AI代码解释 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...
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....
_prefetch_factor * self._num_workers): self._try_put_index() 通过源码可以看到,prefetch 功能仅适用于 多进程 加载中(下面会由多进程 dataloader 的代码分析) 8 代码详解 让我们来看看具体的代码调用流程: for data, label in train_loader: ... for 循环会调用 dataloader 的 __iter__(self) 方法,...
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...
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 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 ...
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._prefetch_factor*self....
"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...
interpolate(x, scale_factor=2, mode="nearest") return x class Downsample(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.op = nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2) def forward(self, x): return self.op(x) class ResBlock(nn.Module): def __init__( self, channels:...
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。©...