data_loader(args): if (platform.system() == "Windows"): num_workers = 0 else: num_workers = 4 kwopt = {'num_workers': num_workers, 'pin_memory': True}
时间: 2024-03-27 13:42:09 浏览: 20
这段代码看起来像是在定义一个数据加载器函数,它接受一个参数args。这个函数会根据操作系统的不同来设置num_workers的值,如果是Windows系统则为0,否则为4。num_workers的值通常用于设置数据加载器中的并行工作线程数,以加快数据加载的速度。kwopt是一个字典,包含了数据加载器的一些参数,如num_workers和pin_memory。其中,pin_memory为True时表示将数据存储在固定的内存区域中,能够提高GPU的内存利用率。
相关问题
def load_data(args): if args.dataset == "cora": return citegrh.load_cora() elif args.dataset == "citeseer": return citegrh.load_citeseer() elif args.dataset == "pubmed": return citegrh.load_pubmed() elif args.dataset is not None and args.dataset.startswith("reddit"): return RedditDataset(self_loop=("self-loop" in args.dataset)) else: raise ValueError("Unknown dataset: {}".format(args.dataset))
这段代码是一个数据加载函数`load_data`,根据传入的参数`args`中的`dataset`值来加载不同的数据集。
下面是对代码的解释:
- `def load_data(args):`:这是一个方法定义,接受一个参数`args`,表示加载数据需要的配置参数。
- `if args.dataset == "cora":`:如果`args.dataset`等于"cora",则执行下面的代码块。
- `return citegrh.load_cora()`:调用`citegrh`模块中的`load_cora`函数,加载Cora数据集,并将加载的数据返回。
- `elif args.dataset == "citeseer":`:如果`args.dataset`等于"citeseer",则执行下面的代码块。
- `return citegrh.load_citeseer()`:调用`citegrh`模块中的`load_citeseer`函数,加载Citeseer数据集,并将加载的数据返回。
- `elif args.dataset == "pubmed":`:如果`args.dataset`等于"pubmed",则执行下面的代码块。
- `return citegrh.load_pubmed()`:调用`citegrh`模块中的`load_pubmed`函数,加载Pubmed数据集,并将加载的数据返回。
- `elif args.dataset is not None and args.dataset.startswith("reddit"):`
- 如果`args.dataset`不为`None`且以"reddit"开头,则执行下面的代码块。
- `return RedditDataset(self_loop=("self-loop" in args.dataset))`:创建一个Reddit数据集对象,并根据参数`args.dataset`中是否包含"self-loop"来决定是否添加自环边。
- `else:`:如果以上条件都不满足,则执行下面的代码块。
- `raise ValueError("Unknown dataset: {}".format(args.dataset))`:抛出一个值错误异常,指示未知的数据集。
通过这段代码,根据传入的参数`args.dataset`的值,选择加载对应的数据集,并将加载的数据返回。如果`args.dataset`的值不在预定义的数据集中,则会抛出一个异常。
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。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)