train_loader如何限制加载的数据条数
时间: 2024-02-09 13:10:15 浏览: 23
在PyTorch中,可以通过设置`batch_size`和`num_workers`参数来限制训练数据集的加载数量。其中,`batch_size`参数表示每个batch的数据条数,`num_workers`参数表示用于数据加载的进程数。假设训练数据集的大小为`N`,则可以通过以下方式限制加载的数据条数:
```python
import torch.utils.data as data
batch_size = 32 # 设置每个batch的数据条数
num_workers = 4 # 设置数据加载的进程数
train_dataset = data.TensorDataset(train_data, train_label)
train_loader = data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, num_workers=num_workers, shuffle=True)
# 限制训练数据集的加载数量
max_num_samples = 1000
train_loader = data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, num_workers=num_workers, shuffle=True, sampler=data.SubsetRandomSampler(range(max_num_samples)))
```
在上述代码中,`max_num_samples`表示想要加载的数据条数,通过`sampler`参数传入`SubsetRandomSampler`实例,并传入一个长度为`max_num_samples`的索引列表,可以实现限制加载的数据条数。