# Dataloader bs = 1 # batch_size if webcam: view_img = check_imshow(warn=True) dataset = LoadStreams(source, img_size=imgsz, stride=stride, auto=pt, vid_stride=vid_stride) bs = len(dataset) elif screenshot: dataset = LoadScreenshots(source, img_size=imgsz, stride=stride, auto=pt) else: dataset = LoadImages(source, img_size=imgsz, stride=stride, auto=pt, vid_stride=vid_stride) vid_path, vid_writer = [None] * bs, [None] * bs
时间: 2023-12-07 11:03:28 浏览: 39
这段代码是YOLOv5中的一部分,用于创建数据加载器。具体来说,它检查是否正在使用网络摄像头或截屏,如果是,则创建适当的数据集加载器。如果不是,则创建一个图像加载器。对于网络摄像头,如果要显示检测结果,则会检查是否支持图像显示,如果不支持,则会发出警告。根据数据集类型和批量大小,它会创建一些空列表,用于存储视频路径和视频写入器。
相关问题
batch_size = 128 dataset = Planify_Dataset(Graphs_pyTorch[1:]) loader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
这段代码是使用torch_geometric库中的DataLoader类来处理mini batch的方式。首先,通过TUDataset类加载数据集,并设置参数root为'/tmp/ENZYMES',name为'ENZYMES',use_node_attr为True。然后,创建一个DataLoader对象loader,将数据集dataset作为参数传入,并设置batch_size为32,shuffle为True。最后,通过for循环遍历loader,每次迭代得到一个batch的数据。
如果你想将batch_size设置为128,可以按照以下方式修改代码:
```python
batch_size = 128
dataset = Planify_Dataset(Graphs_pyTorch[1:])
loader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
```
这样就将batch_size设置为128,并创建了一个新的DataLoader对象loader。
trainLoader = DataLoader(dataset=train, batch_size=batchSize, shuffle=True)
这段代码用于创建 PyTorch 的数据加载器 `trainLoader`,用于将训练数据集 `train` 划分成若干个 batch 进行训练。
1. `train` 是一个 PyTorch 的数据集,包含了训练数据集的所有样本。
2. `batchSize` 是一个整数,表示每个 batch 中包含的样本数。
3. `shuffle=True` 表示在每个 epoch 开始时,都对训练数据集进行重新洗牌,以便将样本的顺序打乱,从而让模型更好地学习到数据集的特征。
4. `DataLoader` 是 PyTorch 提供的数据加载器,用于将数据集划分成若干个 batch 进行训练。`DataLoader` 的三个参数分别是数据集、batch 大小和是否打乱顺序。在这个例子中,我们将训练数据集 `train` 划分成若干个大小为 `batchSize` 的 batch,每个 epoch 开始时都重新洗牌一次。
通过这个数据加载器,我们可以方便地将训练数据集分成若干个 batch 进行训练,从而加速模型的训练过程。