torch.utils.data.dataloader 如何避免 drop_last=False 导致最后一个batch报错
时间: 2023-09-15 11:05:28 浏览: 153
### 回答1:
可以在定义dataloader时将drop_last参数设置为True,这样最后一个batch如果数据不足时就会被舍弃,而不会报错。例如:
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, drop_last=True)
另外,也可以在数据集的 __len__ 函数中返回整除batch_size的长度来避免最后一个batch报错。
### 回答2:
在使用torch.utils.data.dataloader时,当drop_last=False时,如果最后一个batch的样本数量小于batch_size的话,会导致报错。为了避免这种情况的发生,可以通过以下方法进行处理:
1. 在处理数据集时,可以提前将数据进行处理,使得最后一个batch的样本数量与其他batch相同。可以选择添加一些重复的样本,或者是从数据集中随机选择一些样本进行填充。
2. 在加载数据集时,可以先获取数据集的大小,然后计算得到最后一个batch的样本数量。在创建DataLoader对象时,将drop_last设置为True,并将最后一个batch的样本数量传递给batch_size参数。
3. 也可以通过修改DataLoader对象的__len__方法,使其在drop_last=False情况下返回数据集的长度减一。这样会保证最后一个batch的样本数量大于等于batch_size,避免了报错。
以上是一些可以避免drop_last=False导致最后一个batch报错的方法。根据具体的情况,选择适合的方法进行处理,可以保证数据加载过程中的稳定性和正确性。