首先我们看一下DataLoader.next的源代码长什么样,为方便理解我只选取了num_works为0的情况（num_works简单理解就是能够并行化地读取数据）。
首先我们看一下DataLoader.__next__的源代码长什么样,为方便理解我只选取了num_works为0的情况（num_works简单理解就是能够并行化地读取数据）。
数据库DataBase + 数据集DataSet + 采样器Sampler = 加载器Loader
先看下官方给出的sampler.py源码： https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/torch/utils/data/sampler.py#L73-L90
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“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注。
PyTorch中数据读取的一个重要接口是torch.utils.data.DataLoader，该接口定义在dataloader.py脚本中，只要是用PyTorch来训练模型基本都会用到该接口，该接口主要用来将自定义的数据读取接口的输出或者PyTorch已有的数据读取接口的输入按照batch size封装成Tensor，后续只需要再包装成Variable即可作为模型的输入，因此该接口有点承上启下的作用，比较重要。这篇博客介绍该接口的源码，主要包含DataLoader和DataLoaderIter两个类。 dataloader.py脚本的的github地址：https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/torch/utils/data/dataloader.py
最近被迫开始了居家办公，这不，每天认真工（mo）作（yu）之余，也有了更多时间重新学习分析起了 PyTorch 源码分享，属于是直接站在巨人的肩膀上了。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。
在PyTorch中训练模型经常要使用它，那么该数据结构长什么样子，如何生成这样的数据类型？
对数据集处理虽说很方便但在参数选取和其他的细节方面还容易出问题，尤其是最后一个Batch长度不足，会导致输出维度发生问题，若直接舍去，我还想要全部的数据结果
At the heart of PyTorch data loading utility is the torch.utils.data.DataLoader class. It represents a Python iterable over a dataset, with support for
朋友，你还在为构建Pytorch中的数据管道而烦扰吗？你是否有遇到过一些复杂的数据集需要设计自定义collate_fn却不知如何下手的情况？你是否有遇到过数据管道加载速度过慢成为训练性能瓶颈却不知道如何优化的情况？
项目介绍 项目链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2029701 单机多卡训练参考：https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/02_paddle2.0_develop/06_device_cn.html 支持 star PaddleNLP github https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/337850513
理解 Python 的迭代器是解读 PyTorch 中 torch.utils.data 模块的关键。
数据加载处理是深度学习模型训练的前奏，是很重要的一部分。这一过程需要把原始数据，影像或者文本等进行封装、转换，并以合适的格式传递给模型。这个过程依赖torch.utils.data模块，常用以上三个类：
因此，唯一的方法是将数据分批加载到内存中进行处理，这需要编写额外的代码来执行此操作。对此，PyTorch 已经提供了 Dataloader 功能。
为了更好的介绍参数服务器Paracel的数据加载，我们临时插入两篇PyTorch的数据加载，主要是从分布式的角度进行切入。本文只算是开胃甜点，后续会有专门系列分析PyTorch分布式。
Pytorch深度学习框架优势之一是python优先，源代码由python代码层和C语言代码层组成，一般只需要理解python代码层就可以深入理解pytorch框架的计算原理。所以学习pytorch源码需要熟练掌握python语言的各种使用技巧。
DefaultTrainer类中函数build_train_loader(cfg)的实现流程
在训练GAN的过程中，一次只训练一个类别据说有助于模型收敛，但是PyTorch里面没有预设这种数据加载方式，要这样训练的话，需要自己定义Sampler，即自定义数据采样方式。下面是自定义的方法：
作为CSDN的忠实用户，最近发现CSDN学院上了一些对新手比较友好的课程。以我的切身体会来看，对于想要了解机器学习算法或者python编程语言的同学，非常有帮助。还记得我最开始学习python的时候，看的是一本写给小孩子的书《趣学Python——教孩子学编程》。
我们可以定义自己的Dataset类来实现灵活的数据读取，定义的类需要继承PyTorch自身的Dataset类。主要包含三个函数：
上一篇训练神经网络是用的是批梯度下降，容易陷入鞍点中。Pytorch 提供了一个数据集加载工具，使得我们可以方便地用小批量随机梯度下降来训练网络。其包含两个部分：
小伙伴们大家好呀，PyTorch 源码解读系列又来更新啦！在上一篇文章中，我们介绍了对于 torch.utils.data 而言，重点的 Dataset，Sampler，DataLoader 三个模块基本内容。今天，我们着重对单进程/多进程，prefetch，pin_memory 等组件进行介绍，并对其特定功能予以解读，最后也会附上数据处理代码详解。感兴趣的小伙伴们，继续往下看吧～
结合前面两篇文章的内容可以看到detectron2在构建model,optimizer和data_loader的时候都是在对应的build.py文件里实现的。我们看一下build_detection_train_loader是如何定义的(对应上图中紫色方框内的部分(自下往上的顺序)）：
pytorch初学者，想加载自己的数据，了解了一下数据类型、维度等信息，方便以后加载其他数据。
之前用过sklearn提供的划分数据集的函数，觉得超级方便。但是在使用TensorFlow和Pytorch的时候一直找不到类似的功能，之前搜索的关键字都是“pytorch split dataset”之类的，但是搜出来还是没有我想要的。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.or
本文首先介绍了有关预处理包的源码，接着介绍了在数据处理中的具体应用； 其主要目录如下：
基于网格事件数据，对网格中的事件内容进行提取分析，对事件的类别进行划分，具体为根据提供的事件描述，对事件所属政务类型进行划分。
Pytorch通常使用Dataset和DataLoader这两个工具类来构建数据管道。
本赛题任务是：给定一个用户搜索问题集合Q，基于每个搜索问题q，给定搜索引擎检索得到的网页文档集合Dq，其中包括最多40个网页文档。针对每个q-d对，要求参评系统从d中抽取能够回答q的答案片段a。
由于我们不能将大量数据一次性放入网络中进行训练，所以需要分批进行数据读取。这一过程涉及到如何从数据集中读取数据的问题，pytorch提供了Sampler基类【1】与多个子类实现不同方式的数据采样。子类包含：
引言 微信“扫一扫”识物上线一段时间，由前期主要以商品图（鞋子/箱包/美妆/服装/家电/玩具/图书/食品/珠宝/家具/其他）作为媒介来挖掘微信内容生态中有价值的信息，扩张到各种垂类领域的识别，包括植物/动物/汽车/果蔬/酒标/菜品/地标识别等，识别核心依托于深度学习的卷积神经网络模型。随着每天千万级的增长数据和越来越多的模型参数量，深度学习训练一次时间大概需要一周左右。如何能够快速训练优化模型并上线，成为我们亟待解决的问题。 一、引言 如今，依托强大的GPU算力，深度学习得到迅猛发展。在图像处理、语音识
上文介绍了数据读取、数据转换、批量处理等等。了解到在PyTorch中，数据加载主要有两种方式：
预训练模型下载：https://huggingface.co/nghuyong/ernie-1.0
相比TensorFlow，PyTorch 是非常轻量级的：相比 TensorFlow 追求兼容并包，PyTorch 把外围功能放在了扩展包中，比如torchtext，以保持主体的轻便。
本博客讲解了pytorch框架下DataLoader的多种用法，每一种方法都展示了实例，虽然有一点复杂，但是小伙伴静下心看一定能看懂哦 ：)
子任务1涉及的答案抽取过程主要依赖答案片段与搜索query间语义相关性，却无法保证答案片段本身的正确性与可靠性。因此，在答案抽取之后需要设计答案验证方法，从抽取的多个答案片段中选择出大众认可度最高的高置信度答案进行最后的展示。给定一个搜索问题q和其对应的文档集合D，子任务2希望将所有文档基于其包含的答案观点一致性进行聚类，得到每个query下包含用户最公认答案的文档集合，保证深度智能问答系统最终答案的可信度。
PaddleNLP基于ERNIR3.0文本分类以中医疗搜索检索词意图分类(KUAKE-QIC)为例【多分类(单标签)】
本项目链接： 基于Ernie-3.0 CAIL2019法研杯要素识别多标签分类任务 本项目将介绍如何基于PaddleNLP对ERNIE 3.0预训练模型微调完成法律文本多标签分类预测。本项目主要包括“什么是多标签文本分类预测”、“ERNIE 3.0模型”、“如何使用ERNIE 3.0中文预训练模型进行法律文本多标签分类预测”等三个部分。
怎么建立一个预测模型呢？考虑上一个博客中的机器学习模型训练五大步骤；第一是数据，第二是模型，第三是损失函数，第四是优化器，第五个是迭代训练过程。
torch包包含多维张量的数据结构，并定义了多维张量的数学运算。此外，它还提供了许多实用程序来高效地序列化张量和任意类型，以及其他有用的实用程序。它有一个CUDA的副本，可以让你运行你的张量计算在一个NVIDIA GPU，并且计算能力>= 3.0。
其原理是首先在初始化的时候拿到数据集data_source，之后在__iter__方法中首先得到一个和data_source一样长度的range可迭代器。每次只会返回一个索引值。
算法概述 本文提出的SSD算法是一种直接预测目标类别和bounding box的多目标检测算法。 与faster rcnn相比，该算法没有生成 proposal 的过程，这就极大提高了检测速度。针对不同大小的目标检测，传统的做法是先将图像转换成不同大小（图像金字塔），然后分别检测，最后将结果综合起来（NMS）。 而SSD算法则利用不同卷积层的 feature map 进行综合也能达到同样的效果。算法的主网络结构是VGG16，将最后两个全连接层改成卷积层，并随后增加了4个卷积层来构造网络结构。对其中5种不
class torch.utils.data.Sampler(data_source)[source]
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