dataloader的sampler参数

时间: 2024-05-29 18:08:21 浏览: 66
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一文弄懂Pytorch的DataLoader, DataSet, Sampler之间的关系

回答：dataloader的sampler参数用于控制数据读取顺序的方式，以实现数据的随机、有序、循环等方式，常见的sampler包括SequentialSampler、RandomSampler、SubsetRandomSampler等。其中SequentialSampler按数据集顺序读取，RandomSampler随机读取，SubsetRandomSampler在子集中随机读取。要注意的是，sampler参数需要与batch_size、shuffle等参数结合使用，以满足不同的数据读取需求。
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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_memory参数为True表示将数据加载到固定的内存中，这可以提高数据加载的效率。 ...

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

这段代码是用来构建一个数据加载器的，其中...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集。

类DataLoader

class DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, num_workers=0, collate_fn=, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None, multiprocessing_context=None) ...

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如果指定了batch_sampler，则忽略batch_size、shuffle和sampler参数。 6. num_workers: 用于数据加载的子进程数。默认值为0，表示在主进程中加载数据。 7. collate_fn: 定义如何将样本进行批量处理的函数。默认情况...

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

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