什么版本中 DataLoader 对象有 repeat 属性
时间: 2024-05-26 15:14:07 浏览: 7
在 PyTorch 0.4.0 版本中,DataLoader 对象有 repeat 属性。该属性允许在一个 epoch 结束后继续使用 DataLoader,以便重复训练数据集。在 PyTorch 1.0.0 版本中,repeat 属性被替换为了属性 num_workers。如果 num_workers 值大于 0,则 DataLoader 将在每个 epoch 中重复使用数据集。如果 num_workers 值为 0,则需要手动调用 DataLoader 对象的 __iter__() 方法来重复使用数据集。
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什么版本的utils包有utils.dataloader
utils包的dataloader模块实际上是来自于早期的PyTorch官方工具包torchutils,而不是来自于当前的utils包。因此,如果您在PyTorch环境中需要使用dataloader模块,您可以考虑使用torchutils包。然而,需要注意的是,torchutils目前已经不再维护,因此可能存在一些兼容性和稳定性问题。如果您需要更稳定的工具包,建议使用PyTorch官方的工具包torchvision中的dataloader模块。
请问什么版本的utils才有utils.dataloader
`utils.dataloader` 模块不是 Python 或 PyTorch 的一个标准模块,它很可能是某个特定项目或者某个人自己编写的模块。因此,要确定哪个版本的 `utils` 包中有 `dataloader.py` 文件,就需要知道具体是哪个项目或者哪个人编写的 `utils` 包了。
一般来说,很多项目都会自己写一些工具函数和类,放在 `utils` 包中供自己或者其他人使用。如果你在使用某个项目的代码,而该项目中的某个模块引用了 `utils.dataloader`,那么你需要使用该项目所使用的 `utils` 包,才能正常运行代码。
如果你想自己编写一个 `dataloader.py` 文件,并将其放在 `utils` 包中,可以按照前面的回答中的步骤进行操作。需要注意的是,不同项目或者不同人编写的 `dataloader.py` 文件可能会有不同的实现方式和参数设置,因此你需要根据自己的需求来进行相应的修改和调整。