参数: data_source (Dataset) – dataset to sample from 作用: 创建一个采样器, class torch.utils.data.sampler.Sampler是所有的Sampler的基类, 其中,iter(self)函数来获取一个迭代器,对数据集中元素的索引进行迭代,len(self)方法返回迭代器中包含元素的长度. 3. torch.utils.data.DataLoader类 class torch.uti...
class torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size=1,shuffle=False,sampler=None,batch_sampler=None...
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,用户可能需要自定义采样逻辑。 在深度学习任务中,不同的采样策略会显著影响训练效果和性能,例如: 随机采样(RandomSampler):用于打乱数据以提升模型泛化能力。 顺序采样(SequentialSampler):用于按顺序加载数据,例如测试集。
接着,我们创建了两个DataLoader实例,分别用于加载训练集和测试集。在训练循环中,我们通过迭代DataLoader来获取每个批次的数据,并在每个批次上进行模型训练操作。 总结 torch.utils.data.DataLoader是PyTorch中一个强大且灵活的工具,能够方便地加载、预处理和批处理数据。通过掌握DataLoader的参数和使用方法,开发人员可以更加...
简介:Pytorch 的 torch.utils.data.DataLoader 参数详解 DataLoader是PyTorch中的一种数据类型,它定义了如何读取数据方式。 1、dataset:(数据类型 dataset) 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...
官方解释:Dataloader 组合了 dataset & sampler,提供在数据上的 iterable 主要参数: 1、dataset:这个dataset一定要是torch.utils.data.Dataset本身或继承自它的类 里面最主要的方法是 __getitem__(self, index) 用于根据index索引来取数据的 2、batch_size:每个batch批次要返回几条数据 ...
下面,我们通过例子来一点点加深对collate_fn这个参数用法的理解。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 importtorch fromtorch.utils.dataimportDataset, DataLoader, TensorDataset, RandomSampler classMyDataset(Dataset): def__init__(self,data): self.data=data ...
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。
使用方法以及要点一、不用sampler # 训练数据集的加载器,自动将数据分割成batch,顺序随机打乱 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset,_牛客网_牛客在手,offer不愁