val_data_load = DataLoader(val_data,batch_size=4,shuffle=True,drop_last=False,num_workers=0,pin_memory=True)

时间: 2024-05-26 09:18:14 浏览: 172
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dataload导入工具

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这是使用 PyTorch 的 DataLoader 对验证数据集进行批处理的代码。其中： - `val_data` 是验证数据集。 - `batch_size=4` 指定每个批次包含的样本数为 4。 - `shuffle=True` 表示每个 epoch 都对数据集进行乱序处理。 - `drop_last=False` 表示如果数据集中的样本数不能被 batch_size 整除，则保留最后一个不完整的 batch。 - `num_workers=0` 表示使用主进程来处理数据集。 - `pin_memory=True` 表示将数据保存在固定的内存区域，可以加速数据传输。
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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)

这段代码和上面的代码类似，只不过是针对验证集数据创建一个 PyTorch 的 DataLoader 对象。 其中，val_dataset 是一个自定义的 PyTorch Dataset 对象，表示验证集数据。其他参数的含义和上面的代码相同。 这个 ...

train_dataset = ImageFolder(root="./train", transform=transform) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) val_dataset = ImageFolder(root="./val", transform=transform) val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False) test_dataset = ImageFolder(root="./test", transform=transform) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)怎么改写为本地C盘的文件

val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False) test_dataset = ImageFolder(root="C:/test", transform=transform) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size,...

# 定义数据加载器 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4) val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_data, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=4) # 定义模型 model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True) num_features = model.fc.in_features model.fc = nn.Linear(num_features, len(labels))，这段代码有什么作用

使用 PyTorch 中的 DataLoader 类构建数据加载器，其中 train_data 和 val_data 分别代表训练集和验证集的数据集对象，batch_size 参数指定了每个批次的数据量为 32，shuffle 参数指定是否对数据进行随机洗牌，num_...

if distributed: train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset, shuffle=True, ) val_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(val_dataset, shuffle=False, ) batch_size = batch_size // ngpus_per_node shuffle = False else: train_sampler = None val_sampler = None shuffle = True

这段代码的作用是为分布式训练设置数据采样器，并根据是否为分布式训练设置 batch size 和 shuffle。 如果 distributed 为真，表示进行分布式训练，需要使用 DistributedSampler 来对训练集和验证集进行采样。...

lr_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() 转为伪代码

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 ...

batch_size = 32 train_set = ImgDataset(train_x, train_y, train_transform) val_set = ImgDataset(val_x, val_y, test_transform) train_loader = DataLoader(train_set, batch_size=batch_size, shuffle=True) #数据集分包 val_loader = DataLoader(val_set, batch_size=batch_size, shuffle=False)这段代码啥意思

- batch_size：表示每个小批量的大小，这里设为32，即每次迭代从数据集中取出32个样本进行训练或测试。 - train_set：表示训练数据集，这里使用了一个自定义的数据集类 ImgDataset，其中包含了训练数据集的...

# 定义数据集 train_data = torchvision.datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, 'train'), transform=transform_train) val_data = torchvision.datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, 'val'), transform=transform_val) # 定义数据加载器 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4) val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_data, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=4)，好像并没有按照一定的比例你分割数据集

val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_data, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=4) 在这个示例代码中，我们首先定义了数据预处理方式，并且将数据集划分为 train 和 val 两个文件夹。...

pretrain.append('True') TRAIN = train_path VAL = test_path train_data = datasets.ImageFolder(root=TRAIN, transform=preprocess) val_data = datasets.ImageFolder(root=VAL, transform=preprocess) train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = DataLoader(val_data, batch_size=batch_size, shuffle=False) print('数据加载完成，开始训练') # 初始化model model = run_train(num_classes) # 训练C类别的分类问题，用CrossEntropyLoss(交叉熵损失函数) criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 优化器 optimizer = torch.optim.Adam(model.model.parameters(), learning_rate) best_acc = 0

接着，使用了 DataLoader 对象对数据进行批量读取和处理。然后使用 run_train 函数初始化了一个模型，使用 nn.CrossEntropyLoss() 作为损失函数，使用 torch.optim.Adam() 作为优化器。最后，代码中使用了 ...

train_loader = DataLoader(train, batch_size=cfg.batch_size, shuffle=True, num_workers=0, pin_memory=True) val_loader = DataLoader(val, batch_size=cfg.batch_size, shuffle=False, num_workers=0, pin_memory=True)

- batch_size：批次大小，指每次从数据集中取出的样本数量 - shuffle：是否对数据集进行洗牌，即打乱顺序 - num_workers：用于数据加载的子进程数 - pin_memory：是否将数据保存在锁页内存中，这可以加快...

def get_data_loader(): # 训练配置参数 batch_size = CONFIG['batch_size'] thread_num = CONFIG['thread_num'] # Dataset 参数 train_csv = CONFIG['train_csv'] val_csv = CONFIG['val_csv'] audio_root = CONFIG['audio_root'] cache_root = CONFIG['cache_root'] # Dataset 基础参数 mix_name = CONFIG['mix_name'] instrument_list = CONFIG['instrument_list'] sample_rate = CONFIG['sample_rate'] channels = CONFIG['channels'] frame_length = CONFIG['frame_length'] frame_step = CONFIG['frame_step'] segment_length = CONFIG['segment_length'] frequency_bins = CONFIG['frequency_bins'] train_dataset = MusicDataset(mix_name, instrument_list, train_csv, audio_root, cache_root, sample_rate, channels, frame_length, frame_step, segment_length, frequency_bins) train_dataloader = data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=thread_num, drop_last=True, collate_fn=collate_fn, worker_init_fn=lambda work_id: random.seed(torch.initial_seed() & 0xffffffff))#worker_init_fn=lambda work_id: random.seed(torch.initial_seed() & 0xffffffff)) val_dataset = MusicDataset(mix_name, instrument_list, val_csv, audio_root, cache_root, sample_rate, channels, frame_length, frame_step, segment_length, frequency_bins) val_dataloader = data.DataLoader(val_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=thread_num, drop_last=False, collate_fn=collate_fn, worker_init_fn=lambda work_id: random.seed(torch.initial_seed() & 0xffffffff))#worker_init_fn=lambda work_id: random.seed(torch.initial_seed() & 0xffffffff)) return train_dataloader, val_dataloader 这段代码有问题吗

在创建加载器时，指定了批量大小 batch_size、线程数量 num_workers、是否打乱数据 shuffle、是否丢弃最后一个不完整的批次 drop_last、以及一个自定义的数据处理函数 collate_fn。此外，还设置了 worker...

self.train_loader = data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_sampler=train_batch_sampler, num_workers=args.workers, pin_memory=True) self.val_loader = data.DataLoader(dataset=val_dataset, batch_sampler=val_batch_sampler, num_workers=args.workers, pin_memory=True)

train_batch_sampler和val_batch_sampler是用来定义每个小批次的采样策略的对象。 num_workers参数指定了用于数据加载的线程数量。pin_memory参数为True表示将数据加载到固定的内存中，这可以提高数据加载的效率。 ...

def load_data(args): dataset = AFADDataset(args['DATASET'], args['ANNOTATION'], args['INPUT_SIZE'], True) indices = list(range(len(dataset))) np.random.shuffle(indices) val_size = int(args['VAL_RATIO'] * len(dataset)) val_idx, train_idx = indices[: val_size], indices[val_size:] train_sampler = SubsetRandomSampler(train_idx) val_sampler = SubsetRandomSampler(val_idx) train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=args['BS'], sampler=train_sampler, num_workers=args['NW'], pin_memory=True) val_loader = DataLoader(dataset, batch_size=args['BS'], sampler=val_sampler, num_workers=args['NW'], pin_memory=True) data_loaders = {'train': train_loader, 'val': val_loader} return data_loaders用了哪些函数

这段代码使用了以下函数： - AFADDataset：自定义的数据集类，用于加载数据集。...- {'train': train_loader, 'val': val_loader}：Python字典，将训练数据加载器对象和验证数据加载器对象打包成一个字典返回。

datasets = {'train': training_set, 'val': val_set} dataloaders = {x: DataLoader(datasets[x], batch_size=args.batch_size, shuffle=True, num_workers=args.num_workers) for x in ['train', 'val']}什么意思

通过DataLoader函数，将这两个数据集以批次(batch_size)的方式加载，同时启用多线程(num_workers)进行数据预处理，shuffle参数表示是否对数据进行随机洗牌，以增加数据的随机性。最终生成的是一个字典(dataloaders)...

为每句代码做注释：flower_list = train_dataset.class_to_idx cla_dict = dict((val, key) for key, val in flower_list.items()) json_str = json.dumps(cla_dict, indent=4) with open('class_indices.json', 'w') as json_file: json_file.write(json_str) batch_size = 16 nw = min([os.cpu_count(), batch_size if batch_size > 1 else 0, 8]) print('Using {} dataloader workers every process'.format(nw)) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=0) validate_dataset = datasets.ImageFolder(root=os.path.join(image_path, "val"), transform=data_transform["val"]) val_num = len(validate_dataset) validate_loader = torch.utils.data.DataLoader(validate_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0) print("using {} images for training, {} images for validation.".format(train_num, val_num))

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=0) # 创建验证集dataset和dataloader validate_dataset = datasets.ImageFolder(root=os.path.join...
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