mimo策略其中第一步就是对数据集进行处理,要把每个batch重复n_infers遍,之后组合所有的batch生成一个单独的epoch。 原码是使用torch.utils.dataloader进行数据集加载的,并使用sampler(torch.utils.data.sampler)进行batch采样的策略选取。 所以打算看看能否利用torch直接实现batch的策略,要是不行就得抛弃dataloder,自己写...
data):self.data=datadef__len__(self):returnlen(self.data)def__getitem__(self,idx):returnself.data[idx]# 创建数据集和 DataLoaderdataset=MyDataset([1,2,3,4,5])dataloader=DataLoader(dataset,batch_size=2,shuffle=True)# 遍历数据加载器forbatchindataloader:print(batch)...
在这种情况下,每个进程都可以将 DistributedSampler 实例作为 DataLoader 采样器传递 3 DataLoader torch.utils.data.DataLoader 是 PyTorch 数据加载的核心,负责加载数据,同时支持 Map-style 和 Iterable-style Dataset,支持单进程/多进程,还可以设置 loading order, batch size, pin memory 等加载参数。其接口定义如下:...
batch=self.collate_fn([dataset[i]foriinindices]) 其中self.sampler_iter即采样器,返回下一个batch中样本的序号,indices。 通过collate_fn函数,我们可以对这些样本做进一步的处理(任何你想要的处理),原则上,返回值应当是一个有结构的batch。而DataLoader每次迭代的返回值,就是collate_fn的返回值。 下面,我们通过例...
2.1 DataLoader DataLoader是构建一个可迭代的数据装载器。# 构建可迭代的数据装载器torch.utils.data....
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 ...
dataset = torch.utils.data.TensorDataset(torch.randn(10, 3), torch.randint(0, 2, (10,))) # 创建一个使用RandomSampler的DataLoader random_loader = DataLoader(dataset, batch_size=2, sampler=RandomSampler(dataset)) # 创建一个使用SequentialSampler的DataLoader ...
from torch.utils.data import RandomSampler # 使用之前创建的datasetrandom_sampler = RandomSampler(dataset, replacement=True, num_samples=50) # 使用RandomSampler创建DataLoaderrandom_loader = DataLoader(dataset, batch_size=10, sampler=random...
torch.utils.data.DataLoader是用于加载数据的类,它可以自动对数据进行批量处理和随机化。以下是一个简单的示例: import torch.utils.data as data my_dataset = MyDataset([1, 2, 3, 4, 5]) my_dataloader = data.DataLoader(my_dataset, batch_size=2, shuffle=True) for batch in my_dataloader: print...