解释代码:class BatchSampler(object): def __init__(self, sampler_size, batch_size=16, shuffle=True, drop_last=False): if batch_size <= 0: raise ValueError( "Illegal batch_size(= {}) detected".format(batch_size)) self.batch_size = batch_size self.drop_last = drop_last self.sampler_index = list(range(sampler_size)) self.sampler_size = sampler_size if shuffle: random.shuffle(self.sampler_index) def __len__(self): return self.sampler_size def __iter__(self): base = 0 step = self.batch_size while True: if base + step > self.sampler_size: break yield (self.sampler_index[base:base + step] if step != 1 else self.sampler_index[base]) base += step if not self.drop_last and base < self.sampler_size: yield self.sampler_index[base:]
时间: 2023-05-30 22:03:53 浏览: 85
这段代码定义了一个BatchSampler类,它的作用是将一个数据集分成多个batch,并可以进行随机打乱和去除最后一个不足batch的数据。
在初始化函数中,它接受四个参数:sampler_size表示数据集的大小,batch_size表示每个batch的大小,默认为16,shuffle表示是否进行随机打乱,默认为True,drop_last表示是否去除最后一个不足batch的数据,默认为False。如果batch_size小于等于0,则会抛出ValueError异常。
在__init__函数中,它将sampler_index初始化为一个包含0到sampler_size-1的整数列表,并进行随机打乱(如果shuffle为True)。
在__len__函数中,它返回sampler_size,表示整个数据集中的样本数量。
在__iter__函数中,它通过迭代器的方式依次返回每个batch的索引。它将一个指针base初始化为0,一个步长step初始化为batch_size,然后进入一个无限循环,每次取出从base到base+step-1的batch索引并返回,直到base+step大于等于sampler_size时跳出循环。如果drop_last为False且base小于sampler_size,则会将剩余的索引作为最后一个batch返回。
因此,通过使用BatchSampler类,我们可以轻松地将一个数据集分成多个batch,并可以进行随机打乱和去除最后一个不足batch的数据。
相关问题
解释下面代码的作用:"class BatchSampler(object): def __init__(self, sampler_size, batch_size=16, shuffle=True, drop_last=False): if batch_size <= 0: raise ValueError( "Illegal batch_size(= {}) detected".format(batch_size)) self.batch_size = batch_size self.drop_last = drop_last self.sampler_index = list(range(sampler_size)) self.sampler_size = sampler_size if shuffle: random.shuffle(self.sampler_index) def __len__(self): return self.sampler_size def __iter__(self): base = 0 step = self.batch_size while True: if base + step > self.sampler_size: break yield (self.sampler_index[base:base + step] if step != 1 else self.sampler_index[base]) base += step if not self.drop_last and base < self.sampler_size: yield self.sampler_index[base:]"
这段代码定义了一个名为BatchSampler的类,用于对数据集进行批次采样。它可以接收四个参数:sampler_size表示采样的总数量,batch_size表示每个批次的大小,默认为16,shuffle表示是否对采样索引进行随机打乱,默认为True,drop_last表示是否丢弃最后一个不足一个批次大小的采样,默认为False。
__init__方法用于初始化BatchSampler实例对象,其中会对传入的batch_size进行合法性检查,如果不合法则抛出ValueError异常。同时,它也会生成一个长度为sampler_size的采样索引列表,并根据shuffle参数决定是否对该列表进行随机打乱。
__len__方法用于返回采样的总数量。
__iter__方法用于生成采样迭代器,它会根据batch_size对采样索引进行分组,并逐个返回每个采样批次。如果drop_last参数为False,则最后一个不足一个批次大小的采样也会被返回。
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
这段代码是一个用于构建数据加载器的函数。它接受一些参数,包括数据集的配置、类别名称、批次大小、分布式训练标志、数据集的根路径等。
首先,根据数据集的配置和其他参数,创建一个数据集对象。
如果设置了 `merge_all_iters_to_one_epoch` 标志为 `True`,则调用数据集对象的 `merge_all_iters_to_one_epoch` 方法,将所有迭代器合并到一个周期中。
接下来,如果分布式训练标志为 `True`,则根据训练模式创建相应的采样器。对于训练模式,使用 `torch.utils.data.distributed.DistributedSampler` 创建采样器;对于非训练模式,根据当前进程的排名和世界大小创建 `DistributedSampler` 采样器,并设置 `shuffle` 参数为 `False`。
如果不是分布式训练,则采样器为 `None`。
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。
函数返回数据集对象、数据加载器和采样器。