解释这行代码train_loader = DataLoader(torch.arange(g.number_of_nodes())[train_mask], batch_size=batch_size, shuffle=True)
时间: 2023-11-16 08:03:56 浏览: 28
这行代码使用 PyTorch 中的 DataLoader 对象,将训练数据集划分为多个小批次(batch)进行训练。具体来说,该代码首先使用 PyTorch 中的 arange 函数生成一个长度为图中节点数的 tensor,然后使用 train_mask 对其进行索引,得到仅包含训练节点的 tensor。接着,使用 DataLoader 对该 tensor 进行划分,并指定每个小批次的大小为 batch_size,同时打开 shuffle 参数,表示每个 epoch 都会对数据进行重新洗牌。最终,train_loader 对象就是一个可迭代的数据集,每次迭代返回一个包含 batch_size 个训练节点的 tensor。
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train_loader=torch.utils.data.DataLoader()
train_loader=torch.utils.data.DataLoader()是一个PyTorch库函数,用于将数据加载到训练模型的过程中。它是一个数据迭代器,可以根据需要从数据集中加载小批量的数据样本。train_loader的作用是将训练数据划分为多个批次,并在每个批次中进行数据加载和处理,以便模型可以在每个批次上进行训练。
train_loader的参数包括:
- train_dataset:训练数据集,其中包含输入特征和相应的标签。
- batch_size:每个批次中的样本数量。
- shuffle:是否对数据进行洗牌,以便每个批次包含不同的样本。
- num_workers:用于加载数据的线程数量。
train_loader = torch.utils.data.DataLoader
这是 PyTorch 中的 DataLoader 类,用于从数据集中加载批量数据进行训练。它可以自动对数据进行分批、打乱顺序、并行加载等操作,方便高效地进行深度学习模型的训练。在使用时,需要将数据集传入 DataLoader 中,并设置一些参数,如批量大小、是否打乱顺序等等。例如:
```
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
```
这里将训练数据集 train_dataset 加载到一个 DataLoader 中,每个批次的大小为 32,且打乱了数据集的顺序。