split_sampler(val_split)
时间: 2023-10-25 16:54:23 浏览: 30
split_sampler(val_split) 是一个函数,用于将数据集分割成训练集和验证集。它的参数 val_split 是一个介于 0 到 1 之间的比例,表示验证集所占的比例。函数会根据这个比例将数据集分割成训练集和验证集,并返回两个数据集的采样器(sampler)。采样器用于在训练过程中对数据进行采样,确保每个批次的数据是随机且均匀的。这样可以保证模型在训练和验证过程中都能够得到充分的数据覆盖,从而提高模型的泛化能力和准确性。
相关问题
train_batch_sampler = make_batch_data_sampler(train_sampler, args.batch_size, args.max_iters)val_sampler = make_data_sampler(val_dataset, False, args.distributed) val_batch_sampler = make_batch_data_sampler(val_sampler, args.batch_size)
这段代码用于创建训练数据的批次采样器(train_batch_sampler)和验证数据的批次采样器(val_batch_sampler)。
首先,调用了一个名为`make_batch_data_sampler`的函数来创建训练数据的批次采样器(train_batch_sampler)。它接受三个参数,分别是`train_sampler`,`args.batch_size`和`args.max_iters`。`train_sampler`是之前创建的训练数据的采样器,`args.batch_size`是每个批次的样本数量,`args.max_iters`是最大的迭代次数。通过调用这个函数,可以得到一个用于训练数据的批次采样器(train_batch_sampler)。
接下来,调用了一个名为`make_data_sampler`的函数来创建验证数据的采样器(val_sampler)。它接受三个参数,分别是`val_dataset`,`False`和`args.distributed`。`val_dataset`是之前获取到的验证数据集对象,`False`表示不需要对验证数据进行洗牌操作,`args.distributed`表示是否使用分布式训练。通过调用这个函数,可以得到一个用于验证数据的采样器(val_sampler)。
最后,再次调用了`make_batch_data_sampler`函数来创建验证数据的批次采样器(val_batch_sampler)。它接受三个参数,分别是之前创建的验证数据的采样器(val_sampler),`args.batch_size`是每个批次的样本数量。通过调用这个函数,可以得到一个用于验证数据的批次采样器(val_batch_sampler)。
self.train_loader = data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_sampler=train_batch_sampler, num_workers=args.workers, pin_memory=True) self.val_loader = data.DataLoader(dataset=val_dataset, batch_sampler=val_batch_sampler, num_workers=args.workers, pin_memory=True)
这段代码是用来创建训练数据加载器和验证数据加载器的。它使用了PyTorch的DataLoader类来加载数据集。在训练过程中,数据集会被分成小批次进行训练,而DataLoader类则提供了方便的接口来实现这一功能。
在这段代码中,train_dataset和val_dataset分别是训练集和验证集的数据集对象。train_batch_sampler和val_batch_sampler是用来定义每个小批次的采样策略的对象。
num_workers参数指定了用于数据加载的线程数量。pin_memory参数为True表示将数据加载到固定的内存中,这可以提高数据加载的效率。
综上所述,这段代码的作用是创建训练数据加载器和验证数据加载器,并配置了相关的参数来实现数据加载的功能。
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