dataloader()
时间: 2023-06-22 16:36:01 浏览: 47
在PyTorch中,`torch.utils.data.DataLoader`是一个用于加载数据的工具类,它可以方便地对数据进行批量加载、打乱、预处理等操作,常用于训练、验证和测试数据的加载。
`DataLoader`的常用参数包括:
- `dataset`:数据集对象,必须是`torch.utils.data.Dataset`的子类,例如`torch.utils.data.TensorDataset`或自定义的数据集类。
- `batch_size`:每个batch包含的数据数量。
- `shuffle`:是否打乱数据顺序,通常在训练集中打乱,验证集和测试集中不打乱。
- `num_workers`:用于数据加载的进程数。
- `collate_fn`:用于对batch中的数据进行处理的函数,通常是对不同形状的数据进行填充或截断。
- `pin_memory`:是否将数据加载到GPU显存中,可以加快数据加载速度。
使用`DataLoader`加载数据的一般流程如下:
1. 定义数据集对象,例如`train_dataset = YourTrainDataset()`。
2. 定义`DataLoader`对象,例如`train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)`。
3. 在训练循环中,使用`train_loader`依次获取每个batch的数据进行训练,例如:
```python
for i, batch in enumerate(train_loader):
inputs, labels = batch
outputs = model(inputs)
# ...
```
其中,`inputs`和`labels`是一个batch中的输入数据和标签数据,`model`是你的模型对象。
需要注意的是,`DataLoader`默认使用Python的多进程来加速数据加载,因此在Windows系统上需要设置`if __name__ == '__main__':`,否则会出现进程池异常的错误。例如:
```python
if __name__ == '__main__':
train_dataset = YourTrainDataset()
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
for i, batch in enumerate(train_loader):
inputs, labels = batch
outputs = model(inputs)
# ...
```