train_dataloader=dict(samples_per_gpu=4, drop_last=True),

时间: 2024-05-31 18:10:47 浏览: 117
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train_data-数据集

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这段代码是在设置训练数据装载器（train dataloader）时使用的。其中，`samples_per_gpu`表示每个GPU处理的样本数，这里设置为4。`drop_last`表示当数据集样本数不能被batch size整除时，是否舍弃最后一个batch，这里设置为True表示舍弃。具体而言，如果设置为False，则最后一个batch的样本数可能小于batch size，这会导致内存浪费和训练效果下降。
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在PyTorch中，DataLoader是用于加载和预处理数据的重要工具，它将数据集分割成批量以便于训练神经网络模型。collate_fn是DataLoader的一个可选参数，允许用户自定义如何合并（collate）单个样本到批次中。这个...

data = dict( videos_per_gpu=8, workers_per_gpu=2, val_dataloader=dict( videos_per_gpu=1, workers_per_gpu=1 ), test_dataloader=dict( videos_per_gpu=1, workers_per_gpu=1 ), train=dict( type=dataset_type, ann_file=ann_file_train, data_prefix=data_root, pipeline=train_pipeline), val=dict( type=dataset_type, ann_file=ann_file_val, data_prefix=data_root_val, pipeline=val_pipeline), test=dict( type=dataset_type, ann_file=ann_file_test, data_prefix=data_root_val, pipeline=test_pipeline)) evaluation = dict( interval=5, metrics=['top_k_accuracy', 'mean_class_accuracy'])

- 每个GPU上的视频数量（videos_per_gpu） - 每个GPU上的工作进程数量（workers_per_gpu） - 验证集数据加载器的参数，包括每个GPU上的视频数量和工作进程数量 - 测试集数据加载器的参数，包括每个GPU上的视频数量和...

train_dataloader = data.DataLoader( train_dataset, batch_size=args.batch_size, num_workers=args.num_workers, shuffle=True, drop_last=True ) valid_dataloader = data.DataLoader( valid_dataset, batch_size=args.n_samples, num_workers=args.num_workers, shuffle=False, drop_last=False ) print('Training images:', len(train_dataset), '/', 'Validating images:', len(valid_dataset))

- drop_last：如果数据集大小不能被批次大小整除，是否丢弃最后一个不完整的批次，这里设置为 True，表示如果最后一个批次不满足批次大小，则会被丢弃。 类似地，使用 data.DataLoader() 函数创建了一个名为 ...

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...

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]

DataLoader是一个PyTorch中用于批量处理数据的工具，将数据集分成一批一批的，方便模型训练。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...

class Trainer(object): def __init__(self, model, optim, device, train_dataloader, val_dataloader, test_dataloader, opt_da=None, discriminator=None, experiment=None, alpha=1, **config): self.model = model self.optim = optim self.device = device self.epochs = config["SOLVER"]["MAX_EPOCH"] self.current_epoch = 0 self.train_dataloader = train_dataloader self.val_dataloader = val_dataloader self.test_dataloader = test_dataloader self.is_da = config["DA"]["USE"] self.alpha = alpha self.n_class = config["DECODER"]["BINARY"]怎么理解

这段代码定义了一个训练器（Trainer）类，并初始化了一些变量和参数，包括神经网络模型、优化器、设备、训练、验证、测试数据集以及一些其他配置参数。同时，还包括一个可选参数discriminator和experiment，以及一个...

train_dataloader = DataLoader(training_data, batch_size=batch_size) test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=batch_size)

这段代码是使用PyTorch库中的DataLoader类来创建训练和测试数据的批处理加载器。DataLoader类是用于在训练和测试过程中对数据进行批处理的工具。下面是对这段代码的解释和演示： 1. 创建训练数据加载器[^1]： ...

train_dataset = TensorDataset(X_train, y_train) train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)

具体来说，该代码将训练数据集X_train和y_train打包为一个TensorDataset对象，然后使用DataLoader对象将其转换为批量数据，每个批次大小为32，并且在每个epoch中随机打乱数据集顺序。这样做是为了使训练更加高效，...

train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=64, shuffle=True)

This line of code creates a DataLoader object called "train_dataloader" which takes in "train_data" as the dataset to load. It specifies a batch size of 64, meaning that the data will be loaded in ...

train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root=r"G:\Desktop\demo\data", train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor, download=True) test_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root=r"G:\Desktop\demo\data", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor, download=True) train_data_size = len(train_data) test_data_size = len(test_data) print("训练数据集的长度为：{}".format(train_data_size)) print("测试数据集的长度为：{}".format(test_data_size)) # 利用Dataloader来加载数据集 train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=64) test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64) for data in test_dataloader: print("1")报错

train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root=r"G:\Desktop\demo\data", train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True) test_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root=r"G:\...

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...

为以下代码添加注释batch_size = 64 # Create data loaders. train_dataloader = DataLoader(training_data, batch_size=batch_size) test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=batch_size) for X, y in test_dataloader: print(f"Shape of X [N, C, H, W]: {X.shape}") print(f"Shape of y: {y.shape} {y.dtype}") break

train_dataloader = DataLoader(training_data, batch_size=batch_size) test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=batch_size) # 循环遍历测试集的数据加载器 for X, y in test_dataloader: # X 是...

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？

train_dataloader 是一个 torch.utils.data.DataLoader 对象，用于将训练数据集分成多个批次进行训练。在每个迭代周期中，train_dataloader 加载一个批次的训练数据，并将其转换为 torch.Tensor 类型的张量...

num_epochs = 10 batch_size = 8 dataset = DataSet(np.array(x_train), list(y_train)) train_size = int(len(x_train) * 0.7) test_size = len(y_train) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(dataset, [train_size, test_size]) train_loader = Data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=True) test_loader = Data.DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=True) 这段代码里的训练超参数有哪些

- train_size：训练数据集的大小，根据总数据集大小和训练集比例计算得出。 - test_size：测试数据集的大小，根据总数据集大小和训练集比例计算得出。 其他不是超参数的变量有： - dataset：数据集对象，...

train_data = DataLoader(dataset=training_data,batch_size=batch_size,shuffle=True,drop_last=True)，train_data的内容

train_data是一个数据加载器(DataLoader)对象，其中包含了training_data数据集的内容。...由于最后一个批次可能不足batch_size，因此设置了drop_last=True，即在数据不足一个batch_size时，将该批次数据舍弃。

train_data_load = DataLoader(train_data, batch_size=4, shuffle=True, drop_last=False, num_workers=0, pin_memory=True)

- drop_last：是否丢弃最后一个不完整的 batch。 - num_workers：加载数据的进程数。 - pin_memory：是否将数据加载到 CUDA 的 pinned memory 中，加速数据传输。 在这个例子中，每个 batch 的数据量为 4，...

train_data_load = DataLoader(train_data,batch_size=10,shuffle=True,drop_last=False,num_workers=2,pin_memory=True)

train_data是之前定义的训练数据集对象，batch_size=10表示每次加载10个数据项，shuffle=True表示每次加载数据时打乱数据集的顺序，drop_last=False表示如果最后一个batch的大小不足10个数据项则不抛弃，num_workers...

def get_train_loader(engine, dataset, s3client=None): data_setting = {'img_root': config.img_root_folder, 'gt_root': config.gt_root_folder, 'hha_root':config.hha_root_folder, 'mapping_root': config.mapping_root_folder, 'train_source': config.train_source, 'eval_source': config.eval_source} train_preprocess = TrainPre(config.image_mean, config.image_std) train_dataset = dataset(data_setting, "train", train_preprocess, config.batch_size * config.niters_per_epoch, s3client=s3client) train_sampler = None is_shuffle = True batch_size = config.batch_size if engine.distributed: train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler( train_dataset) batch_size = config.batch_size // engine.world_size is_shuffle = False train_loader = data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, num_workers=config.num_workers, drop_last=True, shuffle=is_shuffle, pin_memory=True, sampler=train_sampler) return train_loader, train_sampler这段代码是什么意思

这段代码是一个函数，作用是返回一个用于训练的数据加载器和采样器。函数接收三个参数：engine表示训练引擎，dataset表示加载数据的数据集，s3client是一个用于访问AWS S3的客户端对象。 函数内部会根据不同的参数...

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