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。

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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
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pytorchDataLoader中调整数据长度不一致问题（lstm等）
weixin_48174100的博客
09-08 7554
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 7014
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 2843
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 4797
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 1325
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 3509
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
08-05 640
如题
Pytorch：长度不同的数据如何放在一个batch
u013250861的博客
01-10 1737
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 1387
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 2800
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 dataloader和batch_size大小的理解
YoJayC的博客
10-28 3万+
pytorch中dataloader的大小将根据batch_size的大小自动调整。如果训练数据集有1000个样本，并且batch_size的大小为10，则dataloader的长度就是100。 需要注意的是，如果dataset的大小并不能被batch_size整除，则dataloader中最后一个batch可能比实际的batch_size要小。例如，对于1001个样本，batch_size的大小是10，train_loader的长度len(train_loader)=101，最后一个batch将仅含一个
DataLoader详解
热门推荐
sereasuesue的博客
11-10 6万+
对数据集处理虽说很方便但在参数选取和其他的细节方面还容易出问题，尤其是最后一个Batch长度不足，会导致输出维度发生问题，若直接舍去，我还想要全部的数据结果 使用方法 ① 创建一个 Dataset 对象 ② 创建一个 DataLoader 对象 ③ 循环这个 DataLoader 对象，将xx, xx加载到模型中进行训练 train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=shuffle, collate_fn=pad
【深度学习】torch.utils.data.DataLoader相关用法 | dataloader数据加载器 | pytorch
weixin_46274756的博客
11-19 5087
【深度学习】torch.utils.data.DataLoader相关用法 | dataloader数据加载器 | pytorch
Pytorch 学习（二十五）---高级DataLoader技巧----每次返回的Tensor的size可以任意
Hungryof的专栏
04-23 1939
总说 大家都知道，默认的DataLoader每次返回的Tensor的尺寸都是固定的，因为batchsize>1时，默认需要stack一下，比如__getitem__()返回的图片return img，其中img是 CHW, 你在外面拿到就是 N*C*H*W了。因为，默认return torch.stack(batch, 0, out=out)了一下。如果每次img图片不一样，就会出错。 有些...
python数据分析1
weixin_50030264的博客
11-11 511
python中常用与数据分析的函数pandas库matplotlib.pyplot库其他函数 pandas库 pd.to_datetime( ) 获取指定的日期和时间 完成了时间的设置之后，便可以使用.dt.year和.dt.month和.dt.day来获取月份和日期 .drop方法 删除选定的行或列 .drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None,level=None, inplace=False, errors=‘raise’) l
PyTorch 入门实战（三）——Dataset和DataLoader
qq_38607066的博客
08-05 5万+
目录 文章目录一、概念二、Dataset的创建和使用三、DataLoader的创建和使用四、将Dataset数据和标签放在GPU上（代码执行顺序出错则会有bug）五、Dataset和DataLoader总结 一、概念 torch.utils.data.dataset这样的抽象类可以用来创建数据集。学过面向对象的应该清楚，抽象类不能实例化，因此我们需要构造这个抽象类的子类来创建数据集，并且我们还...
关于Pytorch中Dataset和Dataloader的理解
BMSW的博客
06-23 7631
使用Pytorch自定义读取数据时步骤如下： 1）创建Dataset对象 2）将Dataset对象作为参数传递到Dataloader中 详述步骤1）创建Dataset对象： 需要编写继承Dataset的类，并且覆写__getitem__和__len__方法，代码如下 class dataset(Dataset): def process(self): #对数据进行处理 pass d...
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），使得同一批次内的所有输入具有相同的维度以便于批量计算。 #### 自定义 Collate 函数 通过创建一个名为 `PadCollate` 类并重载其调用方法，可以在每次构建批次时动态调整各条记录的尺寸至该批的最大长度，并返回填充后的张量。这可以通过继承 Python 内置对象或简单地定义带有特定行为的类实例来完成[^1]： ```python from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence import torch class PadCollate: def __init__(dim=0): self.dim = dim def __call__(self, batch): # 假设batch是一个列表，其中每个元素都是元组 (data_tensor, label) data_list, labels = zip(*batch) # 对齐到最长序列长度 padded_data = pad_sequence(data_list, batch_first=True, padding_value=0) return padded_data, torch.tensor(labels) ``` 此代码片段展示了如何编写一个简单的 `collate_fn` 实现——它接受由多个 `(tensor, target)` 组成的一批数据作为输入，并输出两个已适当排列好的张量：一个是经过补零操作后形状一致的数据集；另一个则是对应的目标标签集合[^4]。 #### 设置 DataLoader 参数 当初始化 `DataLoader` 时，除了指定必要的参数外，还需要设置 `collate_fn` 属性指向之前定义的 `PadCollate()` 方法。此外，建议配置合适的线程数 (`num_workers`) 和预取因子 (`prefetch_factor`) 提升性能[^2]: ```python train_loader = DataLoader( dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4, prefetch_factor=2, collate_fn=PadCollate(dim=0) # 应用于每一批次前的操作 ) ``` 上述配置能够确保即使面对不均匀分布的数据也能高效运作，同时保持良好的训练速度和资源利用率[^3]。
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