对dataloader内部进行排序的代码
时间: 2023-07-15 12:14:34 浏览: 43
以下是使用Python中的`sorted`函数对dataloader内部数据进行排序的示例代码:
```python
from torch.utils.data import DataLoader
# 定义一个简单的数据集
class SimpleDataset:
def __init__(self, data):
self.data = data
def __getitem__(self, index):
return self.data[index]
def __len__(self):
return len(self.data)
# 创建一个简单的数据集
data = list(range(10))
# 创建一个dataloader,batch_size为2
dataloader = DataLoader(SimpleDataset(data), batch_size=2)
# 对dataloader内部的数据进行排序
dataloader = DataLoader(
SimpleDataset(sorted(data)), # 使用sorted函数排序数据
batch_size=2,
shuffle=False # 设置shuffle参数为False,避免重新打乱顺序
)
# 遍历dataloader,查看数据是否已经排好序
for batch in dataloader:
print(batch)
```
在上面的代码中,首先我们定义了一个简单的数据集`SimpleDataset`,其中包含了一个列表`data`。接着,我们通过`DataLoader`来创建一个dataloader,并设置batch_size为2。
然后,我们可以使用Python中的`sorted`函数对`data`进行排序,得到一个新的列表`sorted_data`。最后,我们再次使用`DataLoader`来创建一个新的dataloader,将排序后的数据传入其中,并将shuffle参数设置为False,以避免重新打乱顺序。
最后,我们通过遍历新的dataloader来查看数据是否已经排好序。