pytorch中DataLoader函数

最新推荐文章于 2025-10-25 12:34:27 发布
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#pytorch #深度学习

PyTorch的DataLoader用于高效地加载数据集，它结合了数据集和采样器，提供单进程或多进程迭代。DataLoader接受参数如dataset、batch_size、shuffle等，可以自定义sampler、collate_fn等行为。在使用时，DataLoader返回的迭代器可以用iter()获取，通过next()或for循环遍历，同时，collate_fn可以定制样本拼接规则。 
torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, num_workers=0, collate_fn=<function default_collate>, pin_memory
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pytorch中的DataLoader函数用法
Mtf007的博客
10-08 1443
【代码】pytorch中的DataLoader函数用法。
Pytorch的Dataloader使用详解
qq_53300975的博客
05-14 2226
definit2.使用Sampler进行不均衡数据采样。
pytorch 函数DataLoader
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Dataset（https://blog.youkuaiyun.com/TH_NUM/article/details/80877196）只负责数据的抽象，一次调用getitem只返回一个样本。前面提到过，在训练神经网络时，最好是对一个batch的数据进行操作，同时还需要对数据进行shuffle和并行加速等。对此，PyTorch提供了DataLoader帮助我们实现这些功能。 DataLoader的函数定义如...
PyTorch 深度学习基础：Dataset 与 DataLoader 详解
最新发布
经天纬地，格物致理
10-25 1330
本文将从概念、原理带你全面理解 Pytorch中 Dataset 与 DataLoader。
[Pytorch函数]DataLoader()
qq_41568188的博客
07-14 1472
torch.utils.data.DataLoader中的参数： dataset (Dataset) – dataset from which to load the data. batch_size (int, optional) – how many samples per batch to load (default: 1). shuffle (bool, optional) – set to True to have the data reshuffled at every epoch (defa
pytorch的dataloader函数
qq_62585870的博客
02-27 1575
这段代码的主要目的是加载 CIFAR-10 数据集，并将数据集中的图像以批量的形式可视化到 TensorBoard 中。通过DataLoader和，可以方便地加载和可视化数据。TensorBoard 的数据可以使用以下命令查看：bash复制打开浏览器并访问即可查看可视化结果。DataLoader是一个便捷高效的工具，用于在深度学习任务中加载和管理数据。它通过批量加载、数据打乱、多线程支持等功能，满足了不同场景下的数据处理需求。
AGPCNet——dataloader（）函数
python_Ezreal的博客
06-07 2585
1.dataloader（）函数dataloader（）函数是pytorch中读取数据的一个重要接口，基本上用pytorch训练模型都会用到。这个接口的目的是：将自定义的dataset根据batch size的大小、是否shuffle等选项封装成一个batch size大小的tensor，后续就只需要在包装成variable即可作为模型的输入进行训练。数据集如何处理如下： 其中，dataset是数据集，dataloader是对数据集进行封装，最后在使用dataloaderlter进行内部迭代。函数的构造
PyTorch中DataLoader介绍
u012374012的专栏
10-28 1746
按照上图的顺序，本小节就来到pytorch数据加载最核心模块——DataLoader。从以上可以看到，DataLoader类有14个变量，因此成为最核心模块，一点不为过。DataLoader功能繁多，这里根据官方文档可总结为以下五大功能：支持两种形式数据集读取：map-style and iterable-style datasets自定义采样策略：customizing data loading order自动组装成批数据：automatic batching。
Pytorch中的DataLoader()函数
weixin_44737266的博客
04-27 1623
DataLoader函数 1.DataLoader(object)的参数 dataset(Dataset): 传入的数据集 batch_size(int, optional): 每个batch有多少个样本 shuffle(bool, optional): 在每个epoch开始的时候，对数据进行重新排序 sampler(Sampler, optional): 自定义从数据集中取样本的策略，如果指定这个参数，那么shuffle必须为False batch_sampler(Sampler, optional):
PyTorch入门必学：DataLoader（数据迭代器）参数解析与用法合集
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12-10 4万+
📚PyTorch入门精华：DataLoader参数全解析📚 🔍深入探索PyTorch中的DataLoader，一文掌握其核心参数！从dataset到batch_size，再到shuffle和num_workers，每个参数都为你详细解读。💡 🌱从基础到进阶，带你领略DataLoader的魅力。用emoji点缀，让学习更加生动有趣！🎉 🚀掌握这些参数，轻松构建高效的数据加载流程，为你的PyTorch项目加速！💪 #PyTorch #DataLoader #参数解析 #数据加载
PyTorch——Dataloader使用
m0_73991249的博客
08-21 1680
前面我在写PyTorch的第一篇文章里讲过Dataset是啥，Dataset就是将数据集分类，并且分析出这些数据集它的位置哪、大小多少、这个数据集一共有多少数据......等等信息那么把Dataset比作一副扑克牌，那么如果你就让这副牌放在桌子那不去取牌，那你怎么打牌？Dataloader就是做【取牌】这个操作，就是去【读取数据】
torch 的dataloader 的核心函数
EMIvv的博客
01-14 2446
官方解释：Dataloader 组合了 dataset & sampler，提供在数据上的 iterable 主要参数： 1、dataset：这个dataset一定要是torch.utils.data.Dataset本身或继承自它的类 里面最主要的方法是 getitem(self, index) 用于根据index索引来取数据的 2、batch_size：每个batch批次要返回几条数据 3、shuffle：是否打乱数据，默认False 4、sampler：sample strategy，数据选取策
DataLoader()函数的参数说明
Alan_sunshine的博客
06-20 614
DataLoader()函数的参数说明： 1.dataset (必需): 用于加载数据的数据集，通常是torch.utils.data.Dataset子类的实例化； 2.batch_size (可选): 每个批次的数据样本数，default: 1 3.shuffle (可选): 是否打乱数据集，default: False 4.num_workers (可选): 数据加载的子进程数量，default: 0，即数据只在主进程中加载；
torch.utils.data.DataLoader函数用法及详解
记录学习的小白
04-15 4124
class DataLoader(object): r""" Data loader. Combines a dataset and a sampler, and provides single- or multi-process iterators over the dataset. Arguments: dataset (Dataset): dataset from which to load the data. batch_size (.
PyTorch概述（四）---DataLoader
newsymme的博客
02-24 2476
windows或者MacOS上，spawn()是默认的multiprocessing启动方法；UNix上，fork() 是默认的multiprocessing启动方法；
DataLoader详解
m0_74890428的博客
11-03 7108
torchvision中datasets中所有封装的数据集都是torch.utils.data.Dataset的子类，它们都实现了__getitem__和__len__方法。因此，它们都可以用torch.utils.data.DataLoader进行数据加载。
DataLoader
qq_55414382的博客
09-28 176
注：data会返回一个打包了img和target的两个集合进行返回，依据batch_size的大小，确定返回集合的大小，以上面代码为例，即imgs为包含16张图的集合，targets为包含16个标签的列表。当batch_size = 16。
【torch】数据加载器DataLoader()
weixin_41796265的博客
06-28 3930
函数是 PyTorch 中用于创建数据加载器（data loader）的函数。数据加载器用于加载训练和测试数据集，并将数据划分为小批量进行处理。它们是数据处理流程中的关键组件，可以方便地进行数据批量处理、乱序加载和并行读取。
【单点知识】基于实例详解PyTorch中的DataLoader类
使者大牙ℂypher的博客
03-23 5296
详解用于深度学习训练数据加载的DataLoader类
PyTorch DataLoader 函数中的sampler参数是什么作用
04-16
<think>嗯，用户想了解PyTorch DataLoader中的sampler参数的作用。首先，我需要回忆一下PyTorch的文档和相关知识。DataLoader是用来加载数据的重要组件，而sampler参数控制如何从数据集中抽取样本。根据引用中的信息，sampler是一个迭代器，每次生成一个key用于读取dataset中的值。 用户可能对sampler的具体功能不太清楚，需要详细解释。比如，默认情况下，当shuffle为True时，会使用RandomSampler，否则用SequentialSampler。这说明sampler决定了数据顺序和批次的形成方式。此外，用户可能还想知道如何自定义sampler，比如处理不平衡数据集时的WeightedRandomSampler。 接下来，要结合引用中的代码片段，解释sampler与其他参数的关系。比如，当用户设置shuffle时，内部会自动选择RandomSampler。而如果用户自己定义了sampler，shuffle参数就会被忽略。这一点很重要，避免用户混淆两者的使用。 另外，用户可能需要示例来理解不同的sampler应用场景，比如分布式训练中的DistributedSampler，或者自定义采样逻辑。要确保示例清晰，并引用提供的链接作为参考来源。 最后，生成的相关问题需要覆盖sampler的默认行为、自定义方法、与shuffle的关系，以及常见应用场景。这样用户能全面理解sampler的作用，并解决实际使用中的问题。</think>### PyTorch DataLoader 中 `sampler` 参数的功能与作用 #### 1. **核心功能** `sampler` 是 DataLoader 中用于**定义数据采样逻辑**的参数。它通过生成索引（`key`）控制数据加载的顺序和批次划分，直接影响数据遍历的方式[^1]。 #### 2. **默认行为** - **当 `sampler=None` 时**： - 若 `shuffle=True`，默认使用 `RandomSampler`，**随机打乱数据顺序**。 - 若 `shuffle=False`，默认使用 `SequentialSampler`，**按顺序逐条采样**。 ```python # 默认情况下 sampler 的生成逻辑 if sampler is None: if shuffle: sampler = RandomSampler(dataset) else: sampler = SequentialSampler(dataset) ``` 这意味着 `shuffle` 参数本质是对 `sampler` 的封装[^1]。 #### 3. **自定义 `sampler` 的用途** - **非均匀采样**：例如处理类别不平衡数据时，可用 `WeightedRandomSampler` 对少数类过采样。 - **分布式训练**：使用 `DistributedSampler` 在多 GPU 或多进程中分配数据子集。 - **动态批次控制**：结合 `batch_sampler` 实现灵活的分组策略（如按长度分桶）。 #### 4. **与其他参数的关系** - **覆盖优先级**：若显式指定 `sampler`，则 `shuffle` 参数失效[^1]。 - **与 `batch_sampler` 的关联**：`sampler` 生成单个样本索引，`batch_sampler` 将其打包为批次索引。若同时设置 `batch_sampler`，`batch_size`/`shuffle`/`sampler`/`drop_last` 均失效。 #### 5. **典型示例** ```python # 使用 WeightedRandomSampler 处理不平衡数据 weights = [0.8 if label == 0 else 0.2 for data, label in dataset] sampler = WeightedRandomSampler(weights, num_samples=1000) dataloader = DataLoader(dataset, sampler=sampler) ``` 相关问题
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