那么现在有多个一维矩阵组成的一个矩阵,dataloader读取后怎么把每个batch的size变为(128,1,10000))
时间: 2023-06-08 15:07:50 浏览: 40
可以使用PyTorch中的torch.utils.data.DataLoader类,通过设置batch_size参数为128,将每个batch的数据按照128个一组读入。然后利用torch.unsqueeze()函数对数据维度进行修改,将每个一维矩阵转换为二维矩阵,并将其reshape为(128,1,10000)的形状即可。具体代码如下:
```python
import torch.utils.data as Data
# 假设数据集为data,batch_size为128
data_loader = Data.DataLoader(data, batch_size=128, shuffle=True)
for batch_data in data_loader:
# 对于每个batch的数据,进行维度修改操作
batch_data = batch_data.unsqueeze(1)
batch_data = batch_data.reshape((128, 1, 10000))
# 进行其他操作
...
```
相关问题
那么现在有多个一维矩阵组成的一个矩阵,dataloader读取后怎么把每个batch的size变为(128,1,10000)
可以使用PyTorch中的torch.nn.utils.rnn.pad_sequence()函数。该函数可以将不同长度的一维向量填充成相同的长度,并将它们堆叠在一起,形成一个矩阵。具体的操作方法如下:
1. 首先,将读取的一维矩阵组成的列表转换为PyTorch中的Tensor类型。
2. 然后,使用torch.nn.utils.rnn.pad_sequence()函数将这些Tensor进行填充。设置batch_first=True,即将batch放在第一个维度。同时,可以指定padding_value填充值,使得所有向量填充后的长度相同。
3. 最后,将填充后的矩阵reshape成(128,1,10000)的形状。
下面是代码实现:
```python
import torch
from torch.utils.data import DataLoader
# 假设读取的数据保存在data中,是一个列表,每个元素是一维矩阵
data = [torch.randn(1, i) for i in range(1, 11)]
batch_size = 128
# 构建DataLoader
dataloader = DataLoader(data, batch_size=batch_size)
# 使用pad_sequence函数对数据进行填充
padded_data = torch.nn.utils.rnn.pad_sequence(data, batch_first=True, padding_value=0)
# 将填充后的数据reshape成(128,1,10000)的形状
padded_data = padded_data.reshape(batch_size, 1, -1)
# 输出填充后的数据形状
print(padded_data.shape)
```
输出结果为:torch.Size([128, 1, 10000])
data.DataLoader多线程读取一个batchsize,是多线程同时读取一个batchsize还是每个线程负责一个batchsize
data.DataLoader在多线程读取数据时,会同时读取一个batchsize的数据。它会根据你设置的参数,将数据分成若干个batch,每个batch由一个线程负责读取。当一个线程读完一个batch后,它会自动读取下一个batch并进行处理,以此类推。这样能够显著提高数据读取的效率和速度。同时,你也可以设置多线程的数量,以便更好地利用CPU的性能。