def collate_fn(examples): lengths = torch.tensor([len(ex[0]) for ex in examples]) inputs = [torch.tensor(ex[0]) for ex in examples] targets = torch.tensor([ex[1] for ex in examples], dtype=torch.long) # 对batch内的样本进行padding，使其具有相同长度 inputs = pad_sequence(inputs, batch_first=True) return inputs, lengths, targets

这段代码是一个PyTorch的collate_fn函数，用于将多个样本组合成一个batch。其中，参数examples是一个列表，每个元素是一个样本，包含两个部分：输入和目标。其中，输入是一个列表或数组，表示一个序列，而目标是一个标量或列表，表示样本的标签或分类。函数的返回值是三个张量，分别是输入、长度和目标。

具体地，函数首先计算每个样本的输入序列的长度，将结果存储在一个张量中。然后，将每个样本的输入序列转换为一个张量，并将所有张量放在一个列表中。接着，将所有样本的目标转换为一个张量，并指定数据类型为long。最后，对batch内的样本进行padding，使其具有相同长度，并返回输入张量、长度张量和目标张量。其中，pad_sequence是PyTorch提供的函数，用于对一个张量列表进行padding。

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class DistributedSampler(_DistributedSampler): def __init__(self, dataset, num_replicas=None, rank=None, shuffle=True): super().__init__(dataset, num_replicas=num_replicas, rank=rank) self.shuffle = shuffle def __iter__(self): if self.shuffle: g = torch.Generator() g.manual_seed(self.epoch) indices = torch.randperm(len(self.dataset), generator=g).tolist() else: indices = torch.arange(len(self.dataset)).tolist() indices += indices[:(self.total_size - len(indices))] assert len(indices) == self.total_size indices = indices[self.rank:self.total_size:self.num_replicas] assert len(indices) == self.num_samples return iter(indices) def build_dataloader(dataset_cfg, class_names, batch_size, dist, root_path=None, workers=4, seed=None, logger=None, training=True, merge_all_iters_to_one_epoch=False, total_epochs=0): dataset = __all__[dataset_cfg.DATASET]( dataset_cfg=dataset_cfg, class_names=class_names, root_path=root_path, training=training, logger=logger, ) if merge_all_iters_to_one_epoch: assert hasattr(dataset, 'merge_all_iters_to_one_epoch') dataset.merge_all_iters_to_one_epoch(merge=True, epochs=total_epochs) if dist: if training: sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset) else: rank, world_size = common_utils.get_dist_info() sampler = DistributedSampler(dataset, world_size, rank, shuffle=False) else: sampler = None dataloader = DataLoader( dataset, batch_size=batch_size, pin_memory=True, num_workers=workers, shuffle=(sampler is None) and training, collate_fn=dataset.collate_batch, drop_last=False, sampler=sampler, timeout=0, worker_init_fn=partial(common_utils.worker_init_fn, seed=seed) ) return dataset, dataloader, sampler

这段代码是一个用于构建数据加载器的函数。它接受一些参数，包括数据集的配置、类别名称、批次大小、分布式训练标志、数据集的根路径等。

首先，根据数据集的配置和其他参数，创建一个数据集对象。

如果设置了 `merge_all_iters_to_one_epoch` 标志为 `True`，则调用数据集对象的 `merge_all_iters_to_one_epoch` 方法，将所有迭代器合并到一个周期中。

接下来，如果分布式训练标志为 `True`，则根据训练模式创建相应的采样器。对于训练模式，使用 `torch.utils.data.distributed.DistributedSampler` 创建采样器；对于非训练模式，根据当前进程的排名和世界大小创建 `DistributedSampler` 采样器，并设置 `shuffle` 参数为 `False`。

如果不是分布式训练，则采样器为 `None`。

最后，使用 `torch.utils.data.DataLoader` 创建数据加载器，传入数据集对象、批次大小、是否在训练模式下洗牌、数据集对象的 `collate_batch` 方法用于批量整理数据、是否丢弃最后一个批次、采样器以及其他参数。

函数返回数据集对象、数据加载器和采样器。

default_collate_func = dataloader.default_collate def default_collate_override(batch): dataloader._use_shared_memory = False return default_collate_func(batch) setattr(dataloader, 'default_collate', default_collate_override) for t in torch._storage_classes: if sys.version_info[0] == 2: if t in ForkingPickler.dispatch: del ForkingPickler.dispatch[t] else: if t in ForkingPickler._extra_reducers: del ForkingPickler._extra_reducers[t]这段代码的作用是什么

这段代码是用来设置在使用PyTorch的dataloader时改变默认的batch处理方式，以提高性能。具体来说，它使用了一个函数重载机制来替换原有的batch处理函数，并且禁用了共享内存的使用。同时，它还清除了一些与数据序列化相关的配置，以确保程序能够正确地运行。