DataLoader完整的参数表如下：
class torch.utils.data.DataLoader( dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None)
DataLoader在数据集上提供单进程或多进程的迭代器
几个关键的参数意思：
- shuffle：设置为True的时候，每个世代都会打乱数据集
- collate_fn：如何取样本的，我们可以定义自己的函数来准确地实现想要的功能
- drop_last：告诉如何处理数据集长度除于batch_size余下的数据。True就抛弃，否则保留
一个测试的例子
import torch import torch.utils.data as Data import numpy as np test = np.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]) inputing = torch.tensor(np.array([test[i:i + 3] for i in range(10)])) target = torch.tensor(np.array([test[i:i + 1] for i in range(10)])) torch_dataset = Data.TensorDataset(inputing,target) batch = 3 loader = Data.DataLoader( dataset=torch_dataset, batch_size=batch, # 批大小 # 若dataset中的样本数不能被batch_size整除的话，最后剩余多少就使用多少 collate_fn=lambda x:( torch.cat( [x[i][j].unsqueeze(0) for i in range(len(x))], 0 ).unsqueeze(0) for j in range(len(x[0])) ) ) for (i,j) in loader: print(i) print(j)
输出结果：
tensor([[[ 0, 1, 2], [ 1, 2, 3], [ 2, 3, 4]]], dtype=torch.int32) tensor([[[ 0], [ 1], [ 2]]], dtype=torch.int32) tensor([[[ 3, 4, 5], [ 4, 5, 6], [ 5, 6, 7]]], dtype=torch.int32) tensor([[[ 3], [ 4], [ 5]]], dtype=torch.int32) tensor([[[ 6, 7, 8], [ 7, 8, 9], [ 8, 9, 10]]], dtype=torch.int32) tensor([[[ 6], [ 7], [ 8]]], dtype=torch.int32) tensor([[[ 9, 10, 11]]], dtype=torch.int32) tensor([[[ 9]]], dtype=torch.int32)
如果不要collate_fn的值，输出变成
tensor([[ 0, 1, 2], [ 1, 2, 3], [ 2, 3, 4]], dtype=torch.int32) tensor([[ 0], [ 1], [ 2]], dtype=torch.int32) tensor([[ 3, 4, 5], [ 4, 5, 6], [ 5, 6, 7]], dtype=torch.int32) tensor([[ 3], [ 4], [ 5]], dtype=torch.int32) tensor([[ 6, 7, 8], [ 7, 8, 9], [ 8, 9, 10]], dtype=torch.int32) tensor([[ 6], [ 7], [ 8]], dtype=torch.int32) tensor([[ 9, 10, 11]], dtype=torch.int32) tensor([[ 9]], dtype=torch.int32)
所以collate_fn就是使结果多一维。
看看collate_fn的值是什么意思。我们把它改为如下
collate_fn=lambda x:x
并输出
for i in loader: print(i)
得到结果
[(tensor([ 0, 1, 2], dtype=torch.int32), tensor([ 0], dtype=torch.int32)), (tensor([ 1, 2, 3], dtype=torch.int32), tensor([ 1], dtype=torch.int32)), (tensor([ 2, 3, 4], dtype=torch.int32), tensor([ 2], dtype=torch.int32))] [(tensor([ 3, 4, 5], dtype=torch.int32), tensor([ 3], dtype=torch.int32)), (tensor([ 4, 5, 6], dtype=torch.int32), tensor([ 4], dtype=torch.int32)), (tensor([ 5, 6, 7], dtype=torch.int32), tensor([ 5], dtype=torch.int32))] [(tensor([ 6, 7, 8], dtype=torch.int32), tensor([ 6], dtype=torch.int32)), (tensor([ 7, 8, 9], dtype=torch.int32), tensor([ 7], dtype=torch.int32)), (tensor([ 8, 9, 10], dtype=torch.int32), tensor([ 8], dtype=torch.int32))] [(tensor([ 9, 10, 11], dtype=torch.int32), tensor([ 9], dtype=torch.int32))]
每个i都是一个列表，每个列表包含batch_size个元组，每个元组包含TensorDataset的单独数据。所以要将重新组合成每个batch包含1*3*3的input和1*3*1的target，就要重新解包并打包。 看看我们的collate_fn：
collate_fn=lambda x:( torch.cat( [x[i][j].unsqueeze(0) for i in range(len(x))], 0 ).unsqueeze(0) for j in range(len(x[0])) )
j取的是两个变量：input和target。i取的是batch_size。然后通过unsqueeze(0)方法在前面加一维。torch.cat(,0)将其打包起来。然后再通过unsqueeze(0)方法在前面加一维。 完成。
以上这篇Pytorch技巧:DataLoader的collate_fn参数使用详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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