pytorch定义一个适用于多进程的dataloader

时间: 2023-08-08 22:05:04 浏览: 135
可以按照以下步骤定义一个适用于多进程的dataloader: 1. 首先,需要导入PyTorch的DataLoader和Dataset模块以及multiprocessing模块: ``` import torch from torch.utils.data import DataLoader, Dataset import multiprocessing ``` 2. 接下来,定义一个自定义的Dataset类,继承自PyTorch的Dataset类,并实现__len__和__getitem__函数: ``` class CustomDataset(Dataset): def __init__(self, data): self.data = data def __len__(self): return len(self.data) def __getitem__(self, index): return self.data[index] ``` 3. 然后,定义一个函数,用于返回一个DataLoader对象,其中设置num_workers参数为multiprocessing.cpu_count(),即CPU核数: ``` def get_dataloader(data, batch_size): dataset = CustomDataset(data) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=multiprocessing.cpu_count()) return dataloader ``` 4. 最后,调用get_dataloader函数即可获取一个适用于多进程的dataloader: ``` data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] batch_size = 2 dataloader = get_dataloader(data, batch_size) for batch in dataloader: print(batch) ``` 这样就可以得到一个适用于多进程的dataloader了。
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