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 ...
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: DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_...
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...
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._...
torch.utils.data.DataLoader类 DataLoader类源码如下。先看看__init__中的几个重要的输入:1、dataset,这个就是PyTorch已有的数据读取接口(比如torchvision.datasets.ImageFolder)或者自定义的数据接口的输出,该输出要么是torch.utils.data.Dataset类的对象,要么是继承自torch.utils.data.Dataset类的自定义类的对象。2、ba...
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是PyTorch中用于数据加载和预处理的模块。通常结合使用其中的Dataset和DataLoader两个类来加载和处理数据。 Dataset torch.utils.data.Dataset是一个抽象类,用于表示数据集。 需要用户自己实现两个方法:__len__和__getitem__。 __len__方法返回数据集的大小,__getitem__方法用于根据给定的索引返回一...
torch.utils.data是PyTorch中用于数据加载和预处理的模块。其中包括Dataset和DataLoader两个类,它们通常结合使用来加载和处理数据。 Dataset torch.utils.data.Dataset是一个抽象类,用于表示数据集。它需要用户自己实现两个方法:__len__和__getitem__。其中,__len__方法返回数据集的大小,__getitem__方法用于根据给定...