pytorch dataloader输出shape探讨（RNN format）

原创

于 2021-04-25 20:48:24 发布 · 5.9k 阅读

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#pytorch #dataloader #RNN

前言：第一次接触视频分割相关的网络(RVOS,https://github.com/imatge-upc/rvos)，发现网络dataloader的输出数据格式不是batch first，而是[length_of_clips, batch_size, channels, height, width]。经过实验发现：若Dataset返回tensor对象，则dataloader输出常规的[batch_size, length_of_clips, channels, height, width]，(即batch first)，若Dataset返回list对象，则dataloader输出[length_of_clips, batch_size, channels, height, width]

常规返回tensor或numpy的测试：

class DealDataset(Dataset):
    def __init__(self):
        self.x_data = torch.ones(6, 4, 5)
        self.y_data = torch.ones(6, 4, 5)
        # 或者
		# self.x_data = np.ones((6, 4, 5))
		# self.y_data = np.ones((6, 4, 5))
        self.len = self.x_data.shape[0]

    def __getitem__(self