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。
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
但在Huggingface的datasets中,数据集的标签一般命名为"label"或者"label_ids",那为什么在前两集中,我们没有对标签名进行处理呢?...这一点在transformer的源码trainer.py里找到了端倪: # 位置在def _remove_unused_columns函数里 # Labels may be named label or...前面使用Trainer的时候,DataCollatorWithPadding已经帮我们自动转换了,因此我们不需要操心这个问题。...但这就是让我疑惑的地方:我们使用pytorch来写,其实也不用管这个,因为在pytorch的data_loader里面,有一个collate_fn参数,我们可以把DataCollatorWithPadding...不过,学完了这个初级教程,我们基本是也可以快乐地操作各种各样Transformer-based模型自由玩耍啦! ----
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