data.Dataloader中参数collate_fn是什么意思

时间: 2024-05-24 19:15:28 浏览: 163
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【Pytorch】简析DataLoader中的collate_fn参数

在PyTorch中，DataLoader是一个用于对数据进行批处理和并行加载的工具。而collate_fn是DataLoader中的一个参数，用于将单个样本数据组成的列表转换为一个批次的数据。 具体地说，collate_fn接收一个列表，其中每个元素都是一个单独的样本。它将这些样本按照某种方式组合成一个批次，并返回一个包含该批次数据的张量或其他数据结构。collate_fn的实现通常需要与数据集的特定格式相匹配，以确保数据能够被正确地加载和处理。 需要注意的是，collate_fn是可选的参数，如果不提供它，默认情况下DataLoader会将数据集中的每个样本视为一个单独的批次。但是，在实际应用中，通常需要对数据进行批处理，以便更高效地进行模型训练。
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Pytorch技巧:DataLoader的collate_fn参数使用详解

DataLoader完整的参数表如下： class torch.utils.data.DataLoader( dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=, ...几个关键的参数意思：

torch.utils.data.DataLoader中collate_fn

在PyTorch中，torch.utils.data.DataLoader中的collate_fn参数用于指定如何将一个batch的数据样本整合成一个batch的张量。默认情况下，collate_fn使用torch.stack函数将数据样本堆叠在一起。如果数据样本具有不同的...

torch.utils.data.DataLoader的collate_fn属性

torch.utils.data.DataLoader是PyTorch中用于加载数据的工具，它可以方便地将数据集加载到模型中进行训练或测试。而collate_fn是DataLoader的一个属性，它用于指定对一个batch中的数据进行如何拼接的操作。 在默认...

DataLoader中的collate_fn

DataLoader中的collate_fn是一个可选参数，用于指定如何将样本列表转换为批次张量。它的默认值是torch.utils.data.dataloader.default_collate，它将简单地堆叠样本张量以形成批次张量。但是，如果我们的数据集中的...

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。

train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, num_workers=nw, # Shuffle=True unless rectangular training is used shuffle=not opt.rect, pin_memory=True, # 将数据加载到主机内存中的固定位置 collate_fn=train_dataset.collate_fn)的输出都有哪些数？

train_dataloader 是一个 torch.utils.data.DataLoader 对象，用于将训练数据集分成多个批次进行训练。在每个迭代周期中，train_dataloader 加载一个批次的训练数据，并将其转换为 torch.Tensor 类型的张量...

def get_data_loader(): # 训练配置参数 batch_size = CONFIG['batch_size'] thread_num = CONFIG['thread_num'] # Dataset 参数 train_csv = CONFIG['train_csv'] val_csv = CONFIG['val_csv'] audio_root = CONFIG['audio_root'] cache_root = CONFIG['cache_root'] # Dataset 基础参数 mix_name = CONFIG['mix_name'] instrument_list = CONFIG['instrument_list'] sample_rate = CONFIG['sample_rate'] channels = CONFIG['channels'] frame_length = CONFIG['frame_length'] frame_step = CONFIG['frame_step'] segment_length = CONFIG['segment_length'] frequency_bins = CONFIG['frequency_bins'] train_dataset = MusicDataset(mix_name, instrument_list, train_csv, audio_root, cache_root, sample_rate, channels, frame_length, frame_step, segment_length, frequency_bins) train_dataloader = data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=thread_num, drop_last=True, collate_fn=collate_fn, worker_init_fn=lambda work_id: random.seed(torch.initial_seed() & 0xffffffff))#worker_init_fn=lambda work_id: random.seed(torch.initial_seed() & 0xffffffff)) val_dataset = MusicDataset(mix_name, instrument_list, val_csv, audio_root, cache_root, sample_rate, channels, frame_length, frame_step, segment_length, frequency_bins) val_dataloader = data.DataLoader(val_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=thread_num, drop_last=False, collate_fn=collate_fn, worker_init_fn=lambda work_id: random.seed(torch.initial_seed() & 0xffffffff))#worker_init_fn=lambda work_id: random.seed(torch.initial_seed() & 0xffffffff)) return train_dataloader, val_dataloader 这段代码有问题吗

在函数中，首先根据配置参数获取训练和验证集的 CSV 文件路径、音频文件根目录、缓存根目录等。然后，根据这些参数创建了两个 MusicDataset 对象，分别用于训练集和验证集。 接下来，使用 torch.utils.data....

# build dataset train_dataset = NERDataset(word_train, label_train, config) dev_dataset = NERDataset(word_dev, label_dev, config) # get dataset size train_size = len(train_dataset) # build data_loader train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=config.batch_size, shuffle=True, collate_fn=train_dataset.collate_fn) dev_loader = DataLoader(dev_dataset, batch_size=config.batch_size, shuffle=True, collate_fn=dev_dataset.collate_fn) # Prepare model device = config.device model = BertNER.from_pretrained(config.bert_model, num_labels=len(config.label2id)) model.to(device)

它通过调用NERDataset类来构建训练集和验证集，并使用DataLoader类来创建数据批次，方便模型的训练和验证。同时，代码中使用了预训练的BERT模型，并根据标签数来初始化了一个BertNER模型，用于命名实体识别任务的...

data = DataLoader(moldata, batch_size=128, shuffle=True, drop_last=True, collate_fn=MolData.collate_fn)

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...

dataloader的collate_fn参数使用详解

dataloader的collate_fn参数是一个可选的函数，用于处理使用dataset的__getitem__方法返回的每个样本，如果不指定collate_fn参数，默认会使用torch.utils.data.dataloader.default_collate函数来处理样本。...

详解train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, config.batch_size, False)

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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

最后，使用 torch.utils.data.DataLoader 创建数据加载器，传入数据集对象、批次大小、是否在训练模式下洗牌、数据集对象的 collate_batch 方法用于批量整理数据、是否丢弃最后一个批次、采样器以及其他参数。...

torch.utils.data.DataLoader函数有哪些参数，具体是什么意思

DataLoader函数的参数包括dataset，batch_size，shuffle，sampler，batch_sampler，num_workers和collate_fn等。dataset是要加载的数据集；batch_size是每次加载的数据量；shuffle表示是否需要将数据打乱；sampler是...

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