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。 9、drop_last:(数据类型 bool) 丢弃...
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=...
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,...
DataLoader:被封装入DataLoaderIter里,实现该方法达到数据的划分。 torch.utils.data.DataLoader( dataset,#数据加载batch_size = 1,#批处理大小设置shuffle = False,#是否进项洗牌操作sampler = None,#指定数据加载中使用的索引/键的序列batch_sampler = None,#和sampler类似num_workers = 0,#是否进行多进程加载数据...
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=None) collate_fn 官方解释为: collate_fn: (callable, optional): merges a ...
num_workers=0,collate_fn=<function default_collate>,pin_memory=False,drop_last=False,timeout=0,...
torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, num_workers=0, collate_fn=, pin_memory=False, drop_last=False) 参数: dataset(Dataset) – 加载数据的数据集。 batch_size(int, optional) – 每个batch加载多少个样本(默认: 1)。
3、shuffle:是否打乱数据,默认False 4、sampler:sample strategy,数据选取策略,有它就不用shuffle了,因为sample本身就是一种无序。这个sampler貌似也一定要是torch.utils.data.sampler.Sampler本身或继承自它的类。 里面最主要的方法是__iter__(self) 方法,每次调用 iter 只能获取 batchsize 个数据,也就是一个批次...
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. 关于上面的形参到底是什么?下文将意义介绍!