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,我们可以看到 D...
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)
worker_init_fn 如果不为 None,它将会被每个 worker 子进程调用,以worker id ([0, num_workers - 1] 内的整形) 为输入 None callable prefetch_factor 每个worker 提前加载 的 sample 数量 2 int persistent_workers 如果为 True,dataloader 将不会终止 worker 进程,直到 dataset 迭代完成 False bool ...
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...
对于torch.utils.data而言,重点是其Dataset,Sampler,DataLoader模块,辅以collate,fetch,pin_memory等组件对特定功能予以支持。 1 Dataset Dataset负责对 raw data source 封装,将其封装成 Python 可识别的数据结构,其必须提供提取数据个体的接口。 Dataset 共有 Map-style datasets 和 Iterable-style datasets 两种: ...
7 预取 (prefetch) 8 代码讲解 0 前言 本文涉及的源码以 PyTorch 1.7 为准。 迭代器 理解Python 的迭代器是解读 PyTorch 中 torch. utils. data 模块的关键。 在Dataset, Sampler 和 DataLoader 这三个类中都会用到 python 抽象类的魔法方法,包括__len__(self),__getitem__(self) 和 __iter__(self)...
PyTorch 中的数据类型 torch.utils.data.DataLoader 代码一般是这么写的: # 定义学习集 DataLoader train_data = torch.utils.data.DataLoader(各种设置...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...
torch.utils.data.DataLoader 简介 DataLoader是PyTorch中的一种数据类型。对数据进行按批读取。 使用Pytorch自定义读取数据时步骤如下:1)创建Dataset对象2)将Dataset对象作为参数传递到Dataloader中 Dataloader 就是一个迭代器,最基本的使用就是传入一个 Dataset 对象,它就会根据参数 batch_size 的值生成一个 batch 的...
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...
4 预取 (prefetch) 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._...