collate_fn=val_dataset.collate_fn什么意思
时间: 2024-05-25 08:13:31 浏览: 17
在 PyTorch 中,`collate_fn` 是一个函数,用于将一个由多个样本组成的列表转换为一个 mini-batch,使得每个样本的数据维度一致。在这个过程中,`collate_fn` 将每个样本的数据进行填充(padding)或截断(truncation)等操作,以使得它们的数据维度一致。
对于 `val_dataset.collate_fn`,它是用于将验证集的多个样本组成一个 mini-batch 的函数。在验证阶段,我们通常不需要进行数据增强,而且样本数量也比较少,因此可以直接将验证集的所有样本放在一个 mini-batch 中进行计算,以节省时间和空间。`val_dataset.collate_fn` 的具体实现取决于你的数据集,可以根据实际情况进行定义和调整。
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用伪代码书写以下代码 r_scheduler_func = get_lr_scheduler(lr_decay_type, Init_lr_fit, Min_lr_fit, UnFreeze_Epoch) model.Unfreeze_backbone() epoch_step = num_train // batch_size epoch_step_val = num_val // batch_size if epoch_step == 0 or epoch_step_val == 0: raise ValueError("数据集过小,无法继续进行训练,请扩充数据集。") if distributed: batch_size = batch_size // ngpus_per_node gen = DataLoader(train_dataset, shuffle=shuffle, batch_size=batch_size, num_workers=num_workers, pin_memory=True, drop_last=True, collate_fn=detection_collate, sampler=train_sampler) gen_val = DataLoader(val_dataset, shuffle=shuffle, batch_size=batch_size, num_workers=num_workers, pin_memory=True, drop_last=True, collate_fn=detection_collate, sampler=val_sampler) UnFreeze_flag = True if distributed: train_sampler.set_epoch(epoch) set_optimizer_lr(optimizer, lr_scheduler_func, epoch) fit_one_epoch(model_train, model, loss_history, optimizer, epoch, epoch_step, epoch_step_val, gen, gen_val, UnFreeze_Epoch, Cuda, fp16, scaler, save_period, save_dir, local_rank) if local_rank == 0: loss_history.writer.close()
r_scheduler_func = get_lr_scheduler(lr_decay_type, Init_lr_fit, Min_lr_fit, UnFreeze_Epoch)
model.Unfreeze_backbone()
epoch_step = num_train // batch_size
epoch_step_val = num_val // batch_size
if epoch_step equals to 0 or epoch_step_val equals to 0:
raise ValueError("数据集过小,无法继续进行训练,请扩充数据集。")
if distributed equals to true:
batch_size = batch_size // ngpus_per_node
gen = DataLoader(train_dataset, shuffle=shuffle, batch_size=batch_size, num_workers=num_workers, pin_memory=True, drop_last=True, collate_fn=detection_collate, sampler=train_sampler)
gen_val = DataLoader(val_dataset, shuffle=shuffle, batch_size=batch_size, num_workers=num_workers, pin_memory=True, drop_last=True, collate_fn=detection_collate, sampler=val_sampler)
UnFreeze_flag = True
if distributed equals to true:
train_sampler.set_epoch(epoch)
set_optimizer_lr(optimizer, lr_scheduler_func, epoch)
fit_one_epoch(model_train, model, loss_history, optimizer, epoch, epoch_step, epoch_step_val, gen, gen_val, UnFreeze_Epoch, Cuda, fp16, scaler, save_period, save_dir, local_rank)
if local_rank equals to 0:
loss_history.writer.close()
gen_val = DataLoader(val_dataset, shuffle=shuffle, batch_size=batch_size, num_workers=num_workers, pin_memory=True, drop_last=True, collate_fn=detection_collate, sampler=val_sampler)
这段代码的作用是创建验证集的 DataLoader,用于迭代生成验证样本。
`DataLoader` 是 PyTorch 内置的数据迭代器,可以自动将数据进行 batch、shuffle 等操作。它接受多个参数,包括:
- `val_dataset`:表示用于生成验证样本的数据集,即上一步创建的验证集数据生成器。
- `shuffle`:表示是否对数据进行 shuffle。
- `batch_size`:表示每个 batch 中包含的样本数量。
- `num_workers`:表示用于数据加载的子进程数量。
- `pin_memory`:表示是否将数据加载到 GPU 的固定内存中,以提高数据加载速度。
- `drop_last`:表示是否丢弃最后一个大小不足一个 batch 的样本。
- `collate_fn`:表示用于将多个样本合并成一个 batch 的函数。
- `sampler`:表示用于采样的采样器,即上一步创建的验证集采样器。
在这段代码中,创建了验证集的 DataLoader,将验证数据集、shuffle、batch size、子进程数量、固定内存、是否丢弃最后一个样本、样本合并函数、采样器传入其中。
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