那么collate_fn和batch_size组合起来表示什么

时间: 2023-06-08 14:07:52 浏览: 81
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Pytorch技巧:DataLoader的collate_fn参数使用详解

Collate_fn和batch_size是PyTorch中数据加载器(DataLoader)中的两个参数。Batch_size表示每个batch中包含的数据样本数，而collate_fn是一个自定义函数，用于将不同长度的数据样本组合成一个批次。因此，collate_fn和batch_size的组合表示在每个batch中包含多少个数据样本以及如何将这些样本组合在一起。
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总结一下，处理PyTorch中变长数据的关键在于自定义collate_fn函数，以便正确地组合和整理变长数据。在NLP任务中，这通常涉及到处理不同长度的文本序列，通过将它们填充到相同的长度或使用其他技术（如动态padding...

train_dataset = LegacyPPIDataset(mode='train') valid_dataset = LegacyPPIDataset(mode='valid') test_dataset = LegacyPPIDataset(mode='test') train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, collate_fn=collate) valid_dataloader = DataLoader(valid_dataset, batch_size=batch_size, collate_fn=collate) test_dataloader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, collate_fn=collate) n_classes = train_dataset._labels.shape[1] num_feats = train_dataset.features.shape[1]

batch_size参数指定了每个批次的大小。collate参数是一个自定义的函数，用于将数据集中的样本转换成模型可以处理的格式。n_classes和num_feats分别表示类别数和特征数量。这段代码的作用是将数据集加载到...

train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, collate_fn=train_dataset.collate_fn, drop_last=True)

其中，train_dataset是训练数据集，batch_size是每个批次包含的样本数，shuffle=True表示在每个epoch开始时对数据进行随机洗牌，collate_fn是一个用于组合样本的函数，drop_last=True表示如果最后一个批次的样本数...

# build dataset train_dataset = NERDataset(word_train, label_train, config) dev_dataset = NERDataset(word_dev, label_dev, config) # get dataset size train_size = len(train_dataset) # build data_loader train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=config.batch_size, shuffle=True, collate_fn=train_dataset.collate_fn) dev_loader = DataLoader(dev_dataset, batch_size=config.batch_size, shuffle=True, collate_fn=dev_dataset.collate_fn) # Prepare model device = config.device model = BertNER.from_pretrained(config.bert_model, num_labels=len(config.label2id)) model.to(device)

它通过调用NERDataset类来构建训练集和验证集，并使用DataLoader类来创建数据批次，方便模型的训练和验证。同时，代码中使用了预训练的BERT模型，并根据标签数来初始化了一个BertNER模型，用于命名实体识别任务的...

batch_size = min(batch_size, len(dataset)) nw = min([os.cpu_count(), batch_size if batch_size > 1 else 0, workers]) # number of workers sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset) if rank != -1 else None loader = torch.utils.data.DataLoader if image_weights else InfiniteDataLoader # Use torch.utils.data.DataLoader() if dataset.properties will update during training else InfiniteDataLoader() dataloader = loader(dataset, batch_size=batch_size, num_workers=nw, sampler=sampler, pin_memory=True, collate_fn=LoadImagesAndLabels.collate_fn4 if quad else LoadImagesAndLabels.collate_fn) return dataloader, dataset

其中，batch_size是每个batch的大小，workers是用来加载数据的进程数。sampler和loader是用来对数据进行采样和加载的。sampler可以在分布式训练时使用，loader则可以根据数据集的属性来选择使用torch.utils.data....

train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, num_workers=nw, # Shuffle=True unless rectangular training is used shuffle=not opt.rect, pin_memory=True, # 将数据加载到主机内存中的固定位置 collate_fn=train_dataset.collate_fn)的输出都有哪些数？

1. 图像数据的张量，形状为 (batch_size, channels, height, width)，其中 batch_size 表示批次大小，channels 表示图像通道数，height 和 width 分别表示图像的高度和宽度。 2. 目标标注数据的张量，形状...

data = DataLoader(moldata, batch_size=128, shuffle=True, drop_last=True, collate_fn=MolData.collate_fn)

具体来说，参数 moldata 是一个包含分子数据的列表或数组，batch_size 指定了每个批次的大小，shuffle 指定是否对数据进行洗牌，drop_last 指定是否在数据集大小不能被批次大小整除时丢弃最后一个不完整的...

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...

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)

batch 的样本数量小于 batch_size 是否丢弃，collate_fn 表示如何对样本进行打包，train_sampler 表示训练集采样器，用于实现分布式训练。 这个 DataLoader 对象可以方便地对训练集数据进行批量加载，并且支持...

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 ...

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 = 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 = ...

如何使用collate_fn

使用collate_fn是在训练神经网络时，对输入的批次数据进行预处理和整理的一个函数。它将原始的样本组成的列表转化为可以输入到神经网络的张量。 下面是一个示例代码，展示了如何使用collate_fn： python ...

解释代码：def collate_fn(batch): batchsize = len(batch) max_len = max([item[3] for item in batch]) data = torch.zeros(batchsize, 6, max_len) label = [] index = [] for i in range(batchsize): data[i] = F.pad(torch.as_tensor(batch[i][0]), [0, max_len - batch[i][3]], value=0) label.append(batch[i][1]) index.append(batch[i][2]) return [data, torch.as_tensor(label), index

该函数是一个用于数据加载器的collate函数，用于对输入的batch数据进行处理并返回处理后的数据。 其中，batch是一个列表，其中每个元素是一个元组，代表一个样本。元组中包含以下信息： - 第0个元素：是一个形状为...

自定义collate_fn()函数：

在PyTorch中，collate_...train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True, collate_fn=collate_fn) 这样，每次从train_loader中读取的数据都会经过该自定义的collate_fn()函数的处理。
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