Pytorch如果batch size大于dataset size会发生什么

最新推荐文章于 2024-09-30 19:58:41 发布
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分类专栏： PyTorch 文章标签： pytorch
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本文探讨了PyTorch中DataLoader与batch size的交互方式。当设置batch size后，DataLoader会根据数据量自动划分批次，并在__len__()方法中计算出批次总数。若数据量不是batch size的整数倍，最后一个batch可能会不足batch size。通过设置drop_last=True，可以确保每个batch严格等于batch size。理解这一机制对于训练模型时的内存管理和计算效率至关重要。

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结论

先给结论：**和batch size无关了。**DataLoader每次会把full size给出来，同时每个step就等于一个epoch

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ptrblck在以下这个回答中指出：DataLoader的时候设置batchsize之后他就会划分data，然后有个函数__len()__提前计算好了有多少个batch，如果1001个样本，batchsize是10，那__len__()就会返回101，同时最后一个batch将只有1个样本。

https://discuss.pytorch.org/t/about-the-relation-between-batch-size-and-length-of-data-loader/10510

如果希望每次DataLoader都严格给出batchsize大小的batch，就设置drop_last=True

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