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:...
fromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset# 定义一个简单的数据集classMyDataset(Dataset):def__init__(self,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(data...
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...
如果指定了Sampler,则shuffle参数将被忽略。 fromtorch.utils.data.samplerimportRandomSampler my_sampler = RandomSampler(my_dataset) my_dataloader = data.DataLoader(my_dataset, batch_size=2, shuffle=False, sampler=my_sampler) 自定义Sampler classMySampler(Sampler):def__init__(self, data_source):self...
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。
可以看到，DataLoader它还会分为两个子模块，一个是Sampler，一个是DataSet，它们各自有各自的功能。sample...
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(collate,[kəˈleɪt],核对,校勘) 官方解释为: ...
class torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None) 作用:是加载数据的核心,返回可迭代的数据。
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 ...