TensorDataset可以用来对tensor进行打包,类似于Python中的zip。 #x_train y_train 和 x_test y_test都是经过预处理的DataFrame数据 dl_train = DataLoader(TensorDataset(torch.tensor(x_train).float(),torch.tensor(y_train).float(),shuffle = True,batch_size=8) dl_valid = DataLoader(TensorDataset(torch.t...
但是Rectangular training的时候,一般取这个batch中的最大的长和宽,然后图片都填充到这个max width和max height。但是这样显然还是比较浪费的,因为如果一个batch中的不同图片wh差距很大,小图片就太吃亏了啊。但是如果训练的图片尺寸都是相同的或者相近的,那这个就有很大优势了。 U版YOLOv3和YOLOv5实现主要就是优化了...