PyTorch 之 DataLoader
DataLoader DataLoader 是 PyTorch 中读取数据的一个重要接口，该接口定义在 dataloader.py 文件中，该接口的目的： 将自定义的 Dataset 根据 batch size 的大小、是否 shuffle 等封装成一个 batch size 大小 ...
原文：聊聊pytorch中的DataLoader
实际上pytorch在定义dataloader的时候是需要传入很多参数的，比如，number workers， pin memory, 以及shuffle， dataset等，其中sampler参数算是其一 sampler实际上定义了torch.utils.data.dataloader的数据取样方式，什么意思呢 在自己定义dataset中的 getitem 函数的时候，每一个index，唯一的对 ...
2019-03-01 15:45 0 5312 推荐指数：
相关推荐
Pytorch中dataloader之enumerate与iter，tqdm
dataloader本质上是一个可迭代对象，使用iter()访问，不能使用next()访问； 使用iter(dataloader)返回的是一个迭代器，然后可以使用next访问； 也可以使用for inputs,labels in enumerate(dataloader)形式访问 ...
pytorch 中Dataloader中的collate_fn参数
一般的，默认的collate_fn函数是要求一个batch中的图片都具有相同size（因为要做stack操作），当一个batch中的图片大小都不同时，可以使用自定义的collate_fn函数，则一个batch中的图片不再被stack操作，可以全部存储在一个list中，当然还有对应的label ...
[pytorch修改]dataloader.py 实现darknet中的subdivision功能
dataloader.py ...
PyTorch笔记之 Dataset 和 Dataloader
简介 在 PyTorch 中，我们的数据集往往会用一个类去表示，在训练时用 Dataloader 产生一个 batch 的数据 https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz ...
PyTorch DataLoader()使用
DataLoader的作用：通常在训练时我们会将数据集分成若干小的、随机的batch，这个操作当然可以手动操作，但是PyTorch里面为我们提供了API让我们方便地从dataset中获得batch，DataLoader就是干这事儿的。 先看官方文档的描述，包括了每个参数的定义： 它的本质是一个 ...
Pytorch 重写Dataloader
这是一个官网的例子：torch.nn入门。 一般而言，我们会根据自己的数据需求继承Dataset（from torch.utils.data import Dataset, DataLoader）重写数据读取函数。或者利用TensorDataset更加简洁实现读取数据。 抑或利用 ...
[备忘录]pytorch中dataloader.sampler的用法
一文弄懂Pytorch的DataLoader, DataSet, Sampler之间的关系 ...