DataLoader的函数定义如下： DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, num_workers=0, collate_fn...batch，一般使用默认的拼接方式即可 pin_memory：是否将数据保存在pin memory区，pin memory中的数据转到GPU会快一些 drop_last：dataset中的数据个数可能不是...from torch.utils.data import DataLoader #定义transform1 normalize = T.Normalize(mean=[0.4, 0.4, 0.4],...batch_datas.size(),batch_labels.size()) transform = T.Compose([ T.Resize(224), # 缩放图片(Image)，保持长宽比不变...这时在__getitem__函数中将出现异常，此时最好的解决方案即是将出错的样本剔除。
在本文[1]中，我们将对这个新兴框架进行评估，展示其应用，并分享我们对其优势和不足的一些个人见解。...而许多与 JAX 紧密相关的功能，比如即时编译（JIT）和“函数式编程”范式，实际上都是 XLA 的衍生物。...collate_fn = numpy_collate else: collate_fn = default_collate ds = FakeDataset...在这两种平台上，torch.compile 功能的表现都不尽如人意。考虑到我们选择了全精度浮点数进行计算，这种情况在一定程度上是可以预见的。 那么为什么要使用 JAX？...特别是在 TPU 上进行训练的团队可能会发现 JAX 的支持生态系统比 PyTorch/XLA 更先进。 高级特性 近年来，JAX 中发布了许多高级功能，远远早于同行。
ImageFolder假设所有的文件按文件夹保存，每个文件夹下存储同一个类别的图片，文件夹名为类名，其构造函数如下： ImageFolder(root, transform=None, target_transform...memory区，pin memory中的数据转到GPU会快一些，默认为false drop_last：dataset中的数据个数可能不是batch_size的整数倍，drop_last为True会将多出来不足一个...这时在__getitem__函数中将出现异常，此时最好的解决方案即是将出错的样本剔除。...([2]) torch.Size([1, 3, 224, 224]) torch.Size([1]) torch.Size([2, 3, 224, 224]) torch.Size([2]) torch.Size...常用的有随机采样器：RandomSampler，当dataloader的shuffle参数为True时，系统会自动调用这个采样器，实现打乱数据。
然后通过self.collate_fn函数将batch size个tuple（每个tuple长度为2，其中第一个值是数据，Tensor类型，第二个值是标签，int类型）封装成一个list，这个list长度为...2，两个值都是Tensor，一个是batch size个数据组成的FloatTensor，另一个是batch size个标签组成的LongTensor。...所以简单讲self.collate_fn函数就是将batch size个分散的Tensor封装成一个Tensor。...batch = pin_memory_batch(batch)中pin_memory_batch函数的作用就是将输入batch的每个Tensor都拷贝到CUDA中，该函数后面会详细介绍。..._get_batch()方法除了返回batch数据外，还得到另一个输出：idx，这个输出表示batch的index，这个if idx !
之前用过sklearn提供的划分数据集的函数，觉得超级方便。...结果今天见鬼了突然看见了这么一个函数torch.utils.data.Subset。我的天，为什么超级开心hhhh。终于不用每次都手动划分数据集了。...torch.utils.data Pytorch提供的对数据集进行操作的函数详见：https://pytorch.org/docs/master/data.html#torch.utils.data.SubsetRandomSampler...torch的这个文件包含了一些关于数据集处理的类： class torch.utils.data.Dataset: 一个抽象类， 所有其他类的数据集类都应该是它的子类。..., num_workers=0, collate_fn=, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0,
torch.autogradtorch.autograd提供实现任意标量值函数的自动微分的类和函数。...torch.cuda这个包增加了对CUDA张量类型的支持，它实现了与CPU张量相同的功能，但是它们利用gpu进行计算。...torch.distributions分布包包含可参数化的概率分布和抽样函数。这允许构造随机计算图和随机梯度估计器进行优化。这个包通常遵循TensorFlow分布包的设计。...但是，有两种主要的方法可以创建可以反向传播的代理函数。这些是分数函数估计量/似然比估计量/增强量和路径导数估计量。...对INT8计算的硬件支持通常比FP32计算快2到4倍。量化主要是一种加速推理的技术，对于量化操作符只支持前向传递。PyTorch支持多种方法来量化深度学习模型。
2.torch.utils.data ---- 这个功能包的作用是收集、打包数据，给数据索引，然后按照 batch 将数据分批喂给神经网络。...、聚合成一个一个 batch 的自定义函数； drop_last：一个布尔值，如果最后一批数据的个数不足 batch 的大小，是否保留这个 batch。...torch.utils.data.Subset(dataset, indices) 这个函数可以根据索引indices将数据集dataset分割。...([79, 60, 98, 74, 31, 43, 21, 69, 55, 76]) 2.3. collate_fn 核对函数 ---- 这个变量的功能是在数据被读取后，送进模型前对所有数据进行处理、打包...将这个函数赋值给 collate_fn，在读取数据的时候就可以自动对数据进行 padding 并打包成一个 batch。 2.4 sampler 采样器 ---- 这个变量决定了数据读取的顺序。
函数返回数据的长度 def __getitem__(self, index): # 一次提供一个项目 这个类的最终目的是使用函数 __getitem__每次提供一个数据点。...为了解决这个问题，让我们先回答三个问题。 什么是batch？-批处理是指将多个数据点的张量合并成一个张量 为什么我们需要分批处理？...函数preprocess将输入句子转换成数字张量，其中每个数字对应于句子中的单词。 函数getitem用于在索引的帮助下输出一个经过处理的数据点。 下面的代码定义了collate_fn。...=collate_fn) def collate_fn(data): ''' 我们应该构建一个自定义的collate_fn，而不是使用默认的collate_fn， 因为每个句子的大小不同...这个问题的解决请关注后续文章！
新智元报道 编辑：元子 【新智元导读】Keras和PyTorch变得极为流行，主要原因是它们比TensorFlow更容易使用。...库中的torch.nn.Module，PyTorch允许用户访问所有Python的类功能而不是简单的函数调用。...PyTorch的另一个优势是可以在Torch Tensors和Numpy阵列之间来回切换。...你只需要知道两个操作：一个将Torch Tensor（一个Variable对象）切换到Numpy，另一个反过来。...选择框架的建议 Seif通常给出的建议是从Keras开始，毕竟又快、又简单、又好用！你甚至可以执行自定义图层和损失函数的操作，而无需触及任何一行TensorFlow。
. / (size[1]) # 得到长和宽的缩放比 x = (box[0] + box[1])/2.0 y = (box[2] + box[3])/2.0 w =...，然后我们就得到了Dataset类型的数据，记下来就将这个类传给DataLoader，就可以了。...YOLOv3中的数据加载 下面解析的是LoadImagesAndLabels类中的几个主要的函数： 3.1 init函数 init函数中包含了大部分需要处理的数据 class LoadImagesAndLabels...不过训练的时候情况比较复杂，由于在训练过程中是一个batch的图片，而每个batch图片是有可能长宽比不同的，这就是与测试最大的区别。...3.3 collate_fn函数 @staticmethod def collate_fn(batch): img, label, path, shapes = zip(
这个问题非常容易解决，我们可以看看ImageFolder的实现，可以发现其是torch.utils.data.Dataset的子类，所以下面我们介绍一下torch.utils.data.Dataset这个类...可以看到collate_fn默认是等于default_collate，那么这个函数的定义如下。 ? 是不是看着有点头大，没有关系，我们先搞清楚他的输入是什么。...所以我们知道了collate_fn这个函数的输入就是一个list，list的长度是一个batch size，list中的每个元素都是__getitem__得到的结果。...这时我们再去看看collate_fn这个函数，其实可以看到非常简单，就是通过对一些情况的排除，然后最后输出结果，比如第一个if，如果我们的输入是一个tensor，那么最后会将一个batch size的tensor...所以通过上面的源码解读我们知道了数据读入具体是如何操作的，那么我们就能够实现自定义的数据读入了，我们需要自己按需要重新定义collate_fn这个函数，下面举个例子。
：对源DataPipe中的每个项应用函数(函数名:map) Concaterr：连接多个可迭代数据管道(函数名:concat) Shufflerr：打乱输入DataPipe数据的顺序(函数名:shuffle...这个函数以图像路径作为输入，并返回元组(file_name, label， ' DigiFace1M ')。...为了减少这个操作所花费的时间，可以加载所有图像并将它们分割成小的数据集，例如10,000张图像保存为.pickle文件。...DataPipe + pickle, sec 10 3581 7986 758 5 10034 2993 760 当在未准备好的数据上使用DataPipe进行训练时(不使用pickle)，前几百个批次生成非常快，...GPU使用率几乎是100%，但随后速度逐渐下降，这种方法甚至比使用n_workers=10的数据集还要慢。
torch.utils.data.Dataset是代表自定义数据集方法的抽象类，你可以自己定义你的数据类继承这个抽象类，非常简单，只需要定义__len__和__getitem__这两个方法就可以。...通过继承torch.utils.data.Dataset的这个抽象类，我们可以定义好我们需要的数据类。...然后通过self.collate_fn函数将batch size个tuple（每个tuple长度为2，其中第一个值是数据，Tensor类型，第二个值是标签，int类型）封装成一个list，这个list长度为...所以简单讲self.collate_fn函数就是将batch size个分散的Tensor封装成一个Tensor。..._get_batch()方法除了返回batch数据外，还得到另一个输出：idx，这个输出表示batch的index，这个if idx !
在简单捋一捋思路之后，就从 torch.utils.data 数据处理模块开始，一步步重新学习 PyTorch 的一些源码模块解析，希望也能让大家重新认识已经不陌生的 PyTorch 这个小伙伴。...· __len__(self)：定义当被 len() 函数调用时的行为，一般返回迭代器中元素的个数。...· 迭代器可以被 next() 函数调⽤，并返回⼀个值，亦可以被 iter() 函数调⽤，但返回的是一个迭代器（可以是自身）。...· 迭代器连续被 next() 函数调⽤时，依次返回⼀系列的值，但如果到了迭代的末尾，则抛出 StopIteration 异常，另外他可以没有末尾，但只要被 next() 函数调⽤，就⼀定会返回⼀个值。...· Python3 中， next() 内置函数调⽤的是对象的 __next__() ⽅法，iter() 内置函数调⽤的是对象的 __iter__() ⽅法。
、对数、或者分段函数等。...如果将模型训练类似比语文考试： 第一组数据可以类比为造句题和作文题（续写）和填空题（盖掉一个字猜测这个字是什么） 第二组数据可以类比为选择题（回答ABCD）和问答题（开放问答） 第三组数据可以类比为考试后的错题检查...， dataloader会负责从数据集中按照batch_size批量取数，这个batch_size参数就是设置给它的 #collate_fn会负责将batch中单行的数据进行padding dataloader...之后把这些相关程度放在一起计算各自占比，再用占比比例分别乘以对应文字的Tensor并相加起来，得到了一个新的Tensor（这个Tensor是之前所有Tensor的概率混合，可以理解为对句子所有文字的抽象...我们可以看到目前的LLM模型几乎都是decoder结构，为什么encoder-decoder结构模型消失了呢？
，且均优化过或在计算中引用由C或C++写的函数，因此速度非常快，特别是可以直接计算 dssp定义的蛋白质二级结构而无需提前安装 dssp (利用Biopython计算二级结构需要先装dssp)；(2)...import nn import torch.nn.functional as F from torch.utils.data import DataLoader from torch.utils.data...模块中使用的函数与deepchem相同。 用DGL构建图对象很容易。只需调用mol_to_complete_graph函数。...train_data = list(zip(train_g, train_y)) train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=128, shuffle=True, collate_fn...=collate, drop_last=True) 定义损失函数和优化器 loss_fn = CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(gcn_net.parameters
为了更好说明，我们首先给出上文的流水线图，本文会对这个图进行细化。...上小节函数中，已经启动了worker子进程，但是没有分配任务，所以_reset函数会进行任务分配，预取。...而造成乱序问题的原因就是：多进程读取，可能某个进程快，某个进程慢。比如，用户这次需要读取6-19，16-26，37-46。...但是某一个worker慢，6-19不能即时返回，另一个worker 的 16-26 先返回了，于是就会造成乱序。 如何处理乱序数据？...等到应该返回时候（这个数据顺序到了）才返回。 但是其风险就是数据返回会比当前请求慢，比如应该获取 6，但是Data queue里面没有这个数据，只有 16，27，于是用户只能等待 6 加载完成。
torch.nn.functional:torch.nn.functional 模块提供了一组函数，用于构建神经网络的非参数化操作，如激活函数、池化和卷积等。这些函数通常与torch.nn一起使用。...collate_fn函数用于处理数据的批处理。...整理函数这个 collate_fn 函数用于对 DataLoader 批次中的数据进行处理，确保每个批次中的文本序列具有相同的长度，并将标签转换为适用于模型输入的张量形式。...这个整理函数确保了模型在训练期间能够处理不同长度的文本序列，并将它们转换为模型可接受的张量输入。...最后，训练函数返回经过训练的模型。这个训练函数执行了完整的训练过程，包括了模型的前向传播、损失计算、梯度更新、日志记录、模型检查点的保存和评估。通过调用这个函数，你可以训练模型并监视其性能。
（默认为0） collate_fn (callable, optional): 将一个list的sample组成一个mini-batch的函数 pin_memory (bool, optional..._put_indices() 在_DataLoaderIter中，首先来看self.workers，这个成员变量对应是开个num_workers个进程来处理数据，对应的函数是_worker_loop 2.1...那么这个核心的内容self...._put_indices()`， # 向index_queue中扔数据，并使得发送索引数加1, 在data_queue中可以被处理的batch数量加1 # 而实际上batch本身不变 这里说一下为什么是在...的默认collate_fn，并传给了_DataLoaderIter作为_worker_loop处理数据的基本函数，这里我们只需要看torch.stack就好了，它的目的：将batch size个样本合成为一个
我们在这里看到 PyTorch 比 Python 快大约 100,000 倍——而且这还是在我们开始使用 GPU 之前！ 这种差异是从哪里来的？...,None].shape (torch.Size([1, 3]), torch.Size([3, 1])) 有了这个，我们可以在我们的矩阵乘法函数中删除另一个for循环。...为什么有时我们必须在损失函数中使用 squeeze 方法？ squeeze 方法的参数是做什么的？为什么可能很重要包含这个参数，尽管 PyTorch 不需要它？ 链式法则是什么？...（您不应该需要记住这个—尝试使用您对函数形状的知识来弄清楚它。） 在反向传播中，我们需要以什么顺序调用 *_grad 函数？为什么？ __call__ 是什么？...通常，可以使用torch.stack来完成这个任务，这就是我们将在这里使用的方法： def collate(idxs, ds): xb,yb = zip(*[ds[i] for i in idxs
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