Pytorch DataLoader 变长数据处理方法

最新推荐文章于 2024-07-10 22:30:43 发布
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#Pytorch #Python #变长数据

本文介绍了在Pytorch中处理变长数据的问题，特别是针对NLP任务，当输入数据长度不一致时，DataLoader会错误地切割句子。通过重写DataLoader的collate_fn函数，可以确保批量加载的数据正确处理，使得每个批次的数据能够正确整合。

关于Pytorch中怎么自定义Dataset数据集类、怎样使用DataLoader迭代加载数据，这篇官方文档已经说得很清楚了，这里就不在赘述。
现在的问题：有的时候，特别对于NLP任务来说，输入的数据可能不是定长的，比如多个句子的长度一般不会一致，这时候使用DataLoader加载数据时，不定长的句子会被胡乱切分，这肯定是不行的。解决方法是重写DataLoader的collate_fn，具体方法如下：

# 假如每一个样本为：
sample = {
   
   
	# 一个句子中各个词的id
	'token_list' : [5, 2, 4, 1
最低0.47元/天 解锁文章
pytorchDataLoader中调整数据长度不一致问题（lstm等）
weixin_48174100的博客
09-08 7665
数据长度不一致 用pytorch做rnn的时候，如果输入数据不一样长，可以用两种方式解决。 一种是自定义collate方法， #自定义collate_fn dataloader.DataLoader(dataset,4,True,collate_fn=my_collate) 然后里面写数据和标签载入方式即可 def my_collate(batch): data = [item[0] for item in batch] target = [item[1] for item in batc
pytorch DataLoader处理不定长序列
phil的博客
02-05 7074
本篇博客的目的是： 将下图这样的输入（每个tensor表示一个句子，01为句子标签）： 转化为下图所示的输出（batch_size=2） 元组的第一个元素为填充后的句子向量，第二个元素为句子长度，第三个元素为句子的label。 为什么需要这样的处理？     如果需要使用RNN模型处理序列数据，肯定不能将变长的序列直接输入模型，所以需要在输入前对其进行填...
Pytorch DataLoader 变长数据处理方式
12-23
关于Pytorch中怎么自定义Dataset数据集类、怎样使用DataLoader迭代加载数据，这篇官方文档已经说得很清楚了，这里就不在赘述。 现在的问题：有的时候，特别对于NLP任务来说，输入的数据可能不是定长的，比如多个句子的长度一般不会一致，这时候使用DataLoader加载数据时，不定长的句子会被胡乱切分，这肯定是不行的。 解决方法是重写DataLoader的collate_fn，具体方法如下： # 假如每一个样本为： sample = { # 一个句子中各个词的id 'token_list' : [5, 2, 4, 1, 9, 8], # 结果y 'label' : 5
k近邻算法matlab实现_分类算法——K近邻
weixin_33258222的博客
12-24 2895
之前介绍的可视化、数据处理、爬虫等一些操作，简单来讲都是数据分析过程或多或少接触到的部分，本想继续去介绍更多关于R语言有趣的包，比如Rmarkdown、shiny等，不过涉及的内容比较多，所有我打算隔一段时间再整理和大家分享。那么近期的话，我就打算先着手一些简单的数据分析方法的介绍，并结合实际的数据，实现一个简单的数据分析过程，经验尚浅希望通过这种方法提高自己的能力，大家有好的想法也可以提一下，我...
PyTorch DataLoader 学习
刘念卿的博客
07-10 4985
首先定义一个数据集类，该类需要继承自并实现__len__和方法。# 创建一些示例数据data = torch.randn(100, 3, 64, 64) # 100个样本，每个样本为3x64x64的图像labels = torch.randint(0, 2, (100,)) # 100个标签，0或1如果需要自定义如何将样本合并为批次，可以定义自己的collate_fn函数。collate_fn处理变长序列：在处理变长序列或不规则数据时，自定义collate_fn函数，确保每个批次的数据能够正确合并。
PyTorch处理RNN输入变长序列padding
大脸猫的博客
04-20 1504
为什么RNN需要处理变长输入 假设我们有情感分析的例子，对每句话进行一个感情级别的分类，主体流程大概是下图所示： 思路比较简单，但是当我们进行batch个训练数据一起计算的时候，我们会遇到多个训练样例长度不同的情况，这样我们就会很自然的进行padding，将短句子padding为跟最长的句子一样。 比如向下图这样： 但是这会有一个问题，什么问题呢？比如上图，句子“Yes”只有一个单词，但是padding了5的pad符号，这样会导致LSTM对它的表示通过了非常多无用的字符，这样得到的句子表
NLP自然语言处理与神经网络——01.embedding实现（理论+实践）
m0_51474171的博客
10-03 3586
为了对前面的word_embedding这种常用的文本向量化进行巩固，这里完成一个文本情感分类的案例点我这是一条包含了五万条流行电影的评论数据，其中训练集25000条，测试集25000条，数据格式如下：下图分别为名称和评论内容，名称包含两部分，分别是序号和情感评分，（1-4为neg，5-10为pos）
pytorch利用dataloader封装长度不同视频数据集
m0_51275398的博客
08-05 672
如题
Pytorch：长度不同的数据如何放在一个batch
u013250861的博客
01-10 1846
为我们提供的数据裁剪函数，当collate_fn=None时，初始化会调用默认的裁剪方式即直接将数据打包，所以这时如果数据shape不一致，会打包不成功。因此我们需要自己写一个collate_fn函数，我常用的两种方式是：1.将所有数据截断到和最短的数据一样长；2.将所有的数据补零到和最长的数据一样长。是一致的，才能打包成一个方块投入模型。这样是没法成功加载dataset，因为Dataloader要求一个batch内的数据。RNN及其变种算法处理一维信号经常会遇到信号长度不一致的问题。
DataLoader处理不定长数据并使用RNN训练
sxh520zz的博客
12-17 1420
使用DataLoader输入不定长序列到RNN网络 1.自定义 collate_fn class subDataset(Dataset.Dataset): def __init__(self,Data_1,Label): self.Data_1 = Data_1 self.Label = Label def __len__(self): return len(self.Data_1) def __getitem__(self, item
DataLoader加载数据batch_size导致batch数据量不均等报错
进击的扛把子
01-21 2957
DataLoader函数定义如下： DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, num_workers=0, collate_fn=default_collate, pin_memory=False, drop_last=False) 可以将drop_last改为True，drop_last为True会将多出来不足一个batch的数据丢弃。 所以就在代码里加上了这个参数为True，继续训练就不再报错了。 ...
pytorch中如何处理RNN输入变长序列padding
kyle1314608的博客
07-14 839
一、为什么RNN需要处理变长输入 假设我们有情感分析的例子，对每句话进行一个感情级别的分类，主体流程大概是下图所示： 思路比较简单，但是当我们进行batch个训练数据一起计算的时候，我们会遇到多个训练样例长度不同的情况，这样我们就会很自然的进行padding，将短句子padding为跟最长的句子一样。 比如向下图这样： 但是这会有一个问题，什么问题呢？比如上图，句子“Ye...
pytorch使用教程-基于自定义 Dataloader中的collate_fn 函数 实现变长数据处理
SZ-crystal
05-14 8881
问题背景 想要使用pytorch 框架中的 Dataset 和 Dataloader 类，将变长序列整合为batch数据 （主要是对长短不一的序列进行补齐)，通过自定义collate_fn函数，实现对变长数据的处理。 主要思路 Dataset 主要负责读取单条数据，建立索引方式。 Dataloader 负责将数据聚合为batch。 应用实例 测试环境： python 3.6 ,pytorch 1.2.0 数据路径： data路径下存储的是待存储的数据样本。 举例：其中的 1.json 样本格式为： 定义
借助Anaconda同时安装Python 2和Python 3（最优雅的办法）
Coding Base
01-11 9285
前言 科研或者开发过程中，我们免不了需要同时使用Python 2和Python 3。我们可以借助Anaconda（包含了很多实用库的Python发行版）优雅地同时安装不同版本的Python。由于Conda将Python看做跟其他库无异的库，理论上Conda本身就可以管理多个不同版本的Python包。 用本方法安装后，一条命令就可以切换两个不同版本，也并不需要像网上多篇博客说的那样安装两次Anaco...
Deepin 安装tensorflow gpu亲测教程（适用于双显卡）
Coding Base
02-06 4603
这里写自定义目录标题前言Let's GOStep 1: 安装Python参考 前言 这两天为了在Deepin Linux上安装tensorflow-gpu版真的是一把辛酸一把泪，好在经过无数次踩坑终于完美解决。以下是我的计算机的配置： 系统：Deepin Linux 15.9 64位 GPU： Intel Corporation 4th Gen Core Processor Integrate...
“%”取模/取余是不同的
Coding Base
03-22 3103
今天才注意到取模和取余是不同的操作，“%”这个运算符在Python中是取模，而在Java/C/C++是取余。 具体来说，两者的计算方法都是如下： [第一步] c=取整(a/b)c=取整(a/b)c=取整(a/b) [第二步] r=a−b×cr=a-b\times cr=a−b×c 两者的区别主要在于取整的方法，即： 取模时，取整操作是向负无穷方向取整，例如-1.xxxx会被取整为-2。 取余时，取整操作是向0的方向取整，例如-1.xxxx会被取整为-1。 用一个例子来说明，-7和4作为操作数， 取模：c
全平台安装Python（Anaconda）超详细教程
Coding Base
01-10 2150
前言 科研或者开发过程中，我们免不了需要同时使用Python 2和Python 3。我们可以借助Anaconda（包含了很多实用库的Python发行版）优雅地同时安装不同版本的Python。由于Conda将Python看做跟其他库无异的库，理论上Conda本身就可以管理多个不同版本的Python包。 用本方法安装后，一条命令就可以切换两个不同版本，也并不需要像网上多篇博客说的那样安装两次Anaco...
DataLoader 变长数据处理方式
最新发布
02-12
### 使用 DataLoader 处理变长数据 为了有效处理变长的数据，在 PyTorch 中可以利用 `DataLoader` 的自定义函数 `collate_fn` 来实现对不同长度样本的有效管理。对于变长序列，通常的方法是在批次内填充（padding）...
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