dataloader中的collet——fn

`collate_fn` 是 DataLoader 类的一个参数，用于定义在批量加载数据时如何对样本进行处理和组合。它是一个可调用的函数，接受一个包含样本的列表，并返回一个批次化的样本。

在 PyTorch 中，`collate_fn` 的常见用法是将样本列表中的不同大小的样本进行填充（padding）或截断（truncation），使得每个批次中的样本具有相同的大小。这样可以有效地进行批次化操作，并利用 GPU 的并行计算能力加速模型训练。

以下是一个 `collate_fn` 的示例，假设每个样本是一个包含图像和标签的元组（image, label）：

import torch

def collate_fn(batch):
    # 获取每个样本的图像和标签
    images = [item[0] for item in batch]
    labels = [item[1] for item in batch]
    
    # 对图像进行填充或截断，使得每个批次中的图像具有相同尺寸
    images = torch.nn.utils.rnn.pad_sequence(images, batch_first=True)
    
    # 返回批次化后的图像和标签
    return images, labels

在这个示例中，`collate_fn` 首先从每个样本中提取图像和标签，并将其分别存储在 `images` 和 `labels` 列表中。然后，利用 `torch.nn.utils.rnn.pad_sequence` 函数对图像进行填充操作，使得每个批次中的图像具有相同的尺寸。最后，`collate_fn` 返回批次化后的图像和标签。

通过将定义好的 `collate_fn` 传递给 DataLoader 类的 `collate_fn` 参数，可以在加载数据时自动调用 `collate_fn` 对样本进行处理和组合，从而实现批次化加载数据的功能。