data = DataLoader(moldata, batch_size=128, shuffle=True, drop_last=True, collate_fn=MolData.collate_fn)
时间: 2024-06-02 14:11:49 浏览: 13
这段代码是使用 PyTorch 中的 DataLoader 对一个包含分子数据的数据集进行批量处理。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批次。`collate_fn` 参数指定了一个函数,用于将单个数据样本转换为一个批次。在这个代码段中,`MolData.collate_fn` 是一个自定义的函数,用于将分子数据转换为 PyTorch 的张量,并将它们打包成一个批次。
相关问题
train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, collate_fn=train_dataset.collate_fn, drop_last=True)
这行代码的作用是创建一个训练数据集的数据加载器,用于按批次加载训练数据。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不足batch_size,则丢弃该批次。
train_dataloader.batch_size = Unfreeze_batch_size val_dataloader.batch_size = Unfreeze_batch_size
这句话是在设置训练集和验证集的 batch size,其中 train_dataloader.batch_size 和 val_dataloader.batch_size 都被设置为 Unfreeze_batch_size。这个 batch size 是在模型 fine-tuning 时解冻所有层进行训练时使用的 batch size。
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