(1)Dataloader中worker(num_worker)的数量设置多少比较合适? num_worker设置大,优点是寻batch速度快,因为下一轮迭代的batch很可能在上一轮/上上一轮...迭代时已经加载好了。坏处是内存开销大,worker加载数据到RAM的进程是CPU复制,加重了CPU负担。num_workers的经验设置值是自己电脑/服务器的CPU核心数,如果CPU很强...
dataloader = DataLoader( dataset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=2, drop_last=True ) sampler 在PyTorch 的 DataLoader 中,sampler 是控制数据加载顺序的核心组件,它定义了数据集中的样本如何被选择。默认情况下,DataLoader 会基于参数 shuffle 和batch_size 自动使用合适的 Sampler,但在某些场景下,用...
torch.utils.data.DataLoader是pytorch提供的数据加载类,初始化函数如下: 1 2 3 4 torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size=1, shuffle=False, sampler=None,batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=<function default_collate>,pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=...
torch.utils.data.DataLoader是Pytorch中数据读取的一个重要接口,其在dataloader.py中定义,基本上只要是用oytorch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,主要包括DataLoader和D...
num_workers表示CPU加载数据的线程数,但是不是越大越好,每次线程创建会耗费大量时间。 参考连接:https://blog.csdn.net/qq_32998593/article/details/92849585 使用方法: 1.先加载数据 2.dataloader读取数据 3.for循环从loader里面读取数据 train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="../data", train=True...
7、num_workers:(数据类型 Int) 工作者数量,默认是0。使用多少个子进程来导入数据。设置为0,就是使用主进程来导入数据。注意:这个数字必须是大于等于0的,负数估计会出错。 8、pin_memory:(数据类型 bool) 内存寄存,默认为False。在数据返回前,是否将数据复制到CUDA内存中。
torch.utils.data.DataLoader 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) 1. 2. 3. 4. 官方文档的链接它是PyTorch中数据读取的一个重要接口,该接口的目的...
所有上述功能都可以在torch.utils.data.DataLoader的变量中定义: 代码语言:javascript 复制 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) ...
PyTorch之torch.utils.data.DataLoader详解 在PyTorch中,数据加载和预处理是机器学习工作流程中的重要环节。torch.utils.data.DataLoader是PyTorch提供的一个高级工具,用于将数据集划分为多个小批量(mini-batches)并在训练过程中进行迭代。它大大简化了数据加载和批处理的过程,使开发人员能够更专注于模型的设计和优化。 Da...
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.workers, # shuffle=True, # 有了ClassUniformlySampler就不用shuffle了 ...