pytorch中设置dataloader的drop_last属性为True
时间: 2024-03-15 18:41:53 浏览: 39
在 PyTorch 中,数据集通常被划分为若干个 batch 用于训练。当数据集的样本数量不能被 batch size 整除时,如果 `drop_last` 属性被设置为 False(默认值),最后一个 batch 将被保留,其中包含不足一个 batch size 大小的样本。如果 `drop_last` 属性被设置为 True,最后一个 batch 将被删除,而不使用其中的任何样本。
当数据集中的样本数量非常大时,删除最后一个 batch 可以加快训练速度,因为模型不必在最后一个不完整的 batch 中进行额外的计算。但是,如果数据集中包含重要的最后几个样本,那么删除最后一个 batch 可能会影响模型的性能和收敛速度。因此,在实际应用中,需要根据具体情况来决定是否将 `drop_last` 属性设置为 True。
相关问题
drop_last设置为True
在很多情况下,当我们处理数据时,我们希望将数据分成批次进行处理。在PyTorch中,可以使用DataLoader来完成这个任务。DataLoader中有一个参数叫做drop_last,它的默认值是False,表示如果最后一个batch的数据不足一个batch_size大小,则保留该batch。如果将drop_last设置为True,则最后一个batch的数据将被舍弃,不足一个batch_size大小的数据将被丢弃。
torch.utils.data.DataLoader( drop_last=True, num_workers=num_workers)
这个问题是关于 PyTorch 的 DataLoader 的参数设置,drop_last=True 表示在数据集大小不能被 batch_size 整除时,是否丢弃最后一个不完整的 batch,默认为 False,即保留最后一个不完整的 batch。num_workers 表示用于数据加载的子进程数,默认为 ,即在主进程中加载数据。
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