sampler = RandomSampler(dataset, generator=generator) # type: ignore

时间: 2024-05-30 21:10:04 浏览: 207
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取样器Sampler-接口测试全面详解

这是一段 Python 代码，它使用 PyTorch 库中的 RandomSampler 类来创建一个采样器，该采样器从给定的数据集中随机地选择样本。generator 参数是可选的，它可以用来指定随机数生成器对象。在这个例子中，generator 参数被设置为 None，这意味着使用默认的随机数生成器。忽略类型注释的注释 # type: ignore 是为了告诉 Python 解释器忽略类型检查错误。
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File "/Users/liudianhewen/Desktop/气象局实践/ganomaly-master/lib/data.py", line 354, in load_data dataloader = {x: torch.utils.data.DataLoader(dataset=dataset[x], File "/Users/liudianhewen/Desktop/气象局实践/ganomaly-master/lib/data.py", line 354, in <dictcomp> dataloader = {x: torch.utils.data.DataLoader(dataset=dataset[x], File "/opt/anaconda3/envs/python3812/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 277, in __init__ sampler = RandomSampler(dataset, generator=generator) # type: ignore[arg-type] File "/opt/anaconda3/envs/python3812/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/sampler.py", line 96, in __init__ if not isinstance(self.num_samples, int) or self.num_samples <= 0: File "/opt/anaconda3/envs/python3812/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/sampler.py", line 104, in num_samples return len(self.data_source) TypeError: object of type 'Dataset' has no len()

根据错误信息来看，代码中存在一个 TypeError 错，错误信息显示为 object of type 'Dataset' has no len()。该错误发生在试图获取数据集的长度时出现问题。 这个错误通常是由于数据集对象（Dataset）没有实现...

class DistributedSampler(_DistributedSampler): def __init__(self, dataset, num_replicas=None, rank=None, shuffle=True): super().__init__(dataset, num_replicas=num_replicas, rank=rank) self.shuffle = shuffle def __iter__(self): if self.shuffle: g = torch.Generator() g.manual_seed(self.epoch) indices = torch.randperm(len(self.dataset), generator=g).tolist() else: indices = torch.arange(len(self.dataset)).tolist() indices += indices[:(self.total_size - len(indices))] assert len(indices) == self.total_size indices = indices[self.rank:self.total_size:self.num_replicas] assert len(indices) == self.num_samples return iter(indices) def build_dataloader(dataset_cfg, class_names, batch_size, dist, root_path=None, workers=4, seed=None, logger=None, training=True, merge_all_iters_to_one_epoch=False, total_epochs=0): dataset = __all__[dataset_cfg.DATASET]( dataset_cfg=dataset_cfg, class_names=class_names, root_path=root_path, training=training, logger=logger, ) if merge_all_iters_to_one_epoch: assert hasattr(dataset, 'merge_all_iters_to_one_epoch') dataset.merge_all_iters_to_one_epoch(merge=True, epochs=total_epochs) if dist: if training: sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset) else: rank, world_size = common_utils.get_dist_info() sampler = DistributedSampler(dataset, world_size, rank, shuffle=False) else: sampler = None dataloader = DataLoader( dataset, batch_size=batch_size, pin_memory=True, num_workers=workers, shuffle=(sampler is None) and training, collate_fn=dataset.collate_batch, drop_last=False, sampler=sampler, timeout=0, worker_init_fn=partial(common_utils.worker_init_fn, seed=seed) ) return dataset, dataloader, sampler

这段代码是一个用于构建数据加载器的函数。它接受一些参数，包括数据集的配置、类别名称、批次大小、分布式训练标志、数据集的根路径等。 首先，根据数据集的配置和其他参数，创建一个数据集对象。...

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。...

Traceback (most recent call last): File "D:/HBISHE/04/105/SRGAN/train_srgan.py", line 230, in <module> main() File "D:/HBISHE/04/105/SRGAN/train_srgan.py", line 122, in main pin_memory=True) File "D:\HBISHE\01\envs\cp36exam3\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 213, in __init__ sampler = RandomSampler(dataset) File "D:\HBISHE\01\envs\cp36exam3\lib\site-packages\torch\utils\data\sampler.py", line 94, in __init__ "value, but got num_samples={}".format(self.num_samples)) ValueError: num_samples should be a positive integer value, but got num_samples=0

具体来说，是在RandomSampler中，num_samples的值应该是一个正整数，但是这里的值是0，导致了ValueError错误。你需要检查代码中的数据加载部分，确保数据集中有足够的样本，并且正确地指定了num_samples的值。

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

这段代码用了以下函数： - AFADDataset: 自定义的数据集类，用于读取和处理数据集。 - list, range: Python 的内置函数，用于生成索引列表。 - np.random.shuffle: NumPy 的函数，用于打乱索引列表的顺序。...

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)

在这段代码中，train_dataset和val_dataset分别是训练集和验证集的数据集对象。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...

train_batch_sampler = make_batch_data_sampler(train_sampler, args.batch_size, args.max_iters)val_sampler = make_data_sampler(val_dataset, False, args.distributed) val_batch_sampler = make_batch_data_sampler(val_sampler, args.batch_size)

这段代码用于创建训练数据的批次采样器(train_batch_sampler)和验证数据的批次采样器(val_batch_sampler)。 首先，调用了一个名为make_batch_data_sampler的函数来创建训练数据的批次采样器(train_batch_sampler)...

train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, sampler=train_sampler)是什么意思

综上所述，train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, sampler=train_sampler)的含义是：将数据集dataset按照batch_size=32进行分批处理，并使用train_sampler采样器进行随机采样，得到一个数据加载...

train_sampler = make_data_sampler(train_dataset, shuffle=True, distributed=args.distributed)

它调用了一个名为make_data_sampler的函数，并传递了一些参数，包括train_dataset，shuffle=True和distributed=args.distributed。 train_dataset是训练数据集对象，它将被用于数据采样。 shuffle=True...

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

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设置对数据进行预处理和组织，并构建一个数据加载器和采样器。其中...

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

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.DataLoader()或InfiniteDataLoader()。最后返回的是一个数据加载器和数据...

train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(msrvtt_dataset)

data_loader = DataLoader(dataset=msrvtt_dataset, batch_size=batch_size, sampler=train_sampler) 每次迭代，DistributedSampler 会返回一个新的子集，直到数据集遍历完毕。这保证了所有工作进程之间的数据...

train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset)

train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, sampler=train_sampler) 其中train_...

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

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 ...

用伪代码书写以下代码 r_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()

r_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 ...

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)

- train_dataset：表示用于生成训练样本的数据集，即上一步创建的训练集数据生成器。 - shuffle：表示是否对数据进行 shuffle。 - batch_size：表示每个 batch 中包含的样本数量。 - num_workers：表示用于...
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