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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