trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset,batch_size=64,shuffle=True, num_workers=2)
时间: 2024-05-31 21:12:16 浏览: 11
这段代码是用 PyTorch 的 DataLoader 对数据集进行批次处理,以便于进行训练。其中,trainset 是数据集,batch_size 是每个批次的大小,shuffle 表示是否打乱数据集顺序,num_workers 是用于数据加载的子进程数。具体来说,这段代码会将数据集 trainset 分成若干个大小为 batch_size 的小批次,每次返回一个小批次给模型进行训练,同时可以利用多个子进程并行地加载数据提高效率。
相关问题
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=2)
这段代码是用 PyTorch 中的 DataLoader 对训练数据进行批量处理和数据增强,以便用于模型的训练。其中参数 trainset 是训练数据集,batch_size 是每个批次的数据量,shuffle=True 表示在每个 epoch 时打乱数据集的顺序,num_workers 是用于数据加载的线程数。
具体来说,DataLoader 会将训练数据集划分为若干个大小为 batch_size 的批次,每次训练模型时,都会随机从这些批次中取出一个批次的数据,送入模型进行训练。这样做的好处是可以减少内存占用,提高训练效率,并且在每个 epoch 时随机打乱数据集的顺序可以防止模型过拟合。
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=2)
这段代码是用来创建一个数据加载器 DataLoader 的。其中 trainset 是一个数据集,batch_size 表示每一个 batch 的大小,shuffle 表示是否对数据进行洗牌,num_workers 表示用来加载数据的子进程数。这个 DataLoader 可以用来迭代访问数据集中的数据。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.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)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)