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？...本篇文章就是你需要的，30分钟带你达到对Pytorch中的Dataset和DataLoader的源码级理解，并提供构建数据管道的3种常用方式的范例，扫除你构建数据管道的一切障碍。...〇，Dataset和DataLoader功能简介 Pytorch通常使用Dataset和DataLoader这两个工具类来构建数据管道。...第2个步骤从0到n-1的范围中抽样出m个数的方法是由 DataLoader的 sampler和 batch_sampler参数指定的。..._utils.collate.default_collate def __next__(self): indices = next(iter(self.sample_iter
迭代器介绍 OK，在正式解析 PyTorch 中的 torch.utils.data 模块之前，我们需要理解一下 Python 中的迭代器（Iterator），因为在源码的 Dataset, Sampler...和 DataLoader 这三个类中都会用到包括 __len__(self)，__getitem__(self) 和 __iter__(self) 的抽象类的魔法方法。...迭代器协议（iterator protocol）是指要实现对象的 __iter()__ 和 __next__() 方法。...· 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。...，这点我们在源码 pytorch/torch/utils/data/sampler.py 中的注释也可以得到解释。
自上而下理解三者关系 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）。...def __next__(self): if self.num_workers == 0: indices = next(self.sample_iter)...那么Dataset和DataLoader在什么时候产生关系呢？没错就是下面一行。我们已经拿到了indices，那么下一步我们只需要根据index对数据进行读取即可了。...综上可以知道DataLoader，Sampler和Dataset三者关系如下： ? 在阅读后文的过程中，你始终需要将上面的关系记在心里，这样能帮助你更好地理解。...另外，其实我们通过最前面的Dataloader的__next__函数可以看到DataLoader对数据的读取其实就是用了for循环来遍历数据,不用往上翻了，我直接复制了一遍，如下： class DataLoader
自上而下理解三者关系 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）。...def __next__(self): if self.num_workers == 0: indices = next(self.sample_iter)...那么Dataset和DataLoader在什么时候产生关系呢？没错就是下面一行。我们已经拿到了indices，那么下一步我们只需要根据index对数据进行读取即可了。...综上可以知道DataLoader，Sampler和Dataset三者关系如下： [g79zz9rukh.png] 在阅读后文的过程中，你始终需要将上面的关系记在心里，这样能帮助你更好地理解。...另外，其实我们通过最前面的Dataloader的__next__函数可以看到DataLoader对数据的读取其实就是用了for循环来遍历数据,不用往上翻了，我直接复制了一遍，如下： class DataLoader
在 Dataset, Sampler 和 DataLoader 这三个类中都会用到 python 抽象类的魔法方法，包括 __len__(self) ，__getitem__(self) 和 __iter...异常 迭代器也可以没有末尾，只要被 next() 调⽤，就⼀定会返回⼀个值 Python 中， next() 内置函数调⽤的是对象的 next() ⽅法 Python 中， iter() 内置函数调⽤...单进程 在单进程模式下，DataLoader 初始化的进程和取数据的进程是一样的 。因此，数据加载可能会阻止计算。..._get_iterator() 在 iter(self) 方法中，dataloader 调用了 self....在 _next_data() 被调用后，其需要 next_index() 获取 index，并通过获得的 index 传入 _dataset_fetcher 中获取对应样本 class DataLoader
在 Dataset, Sampler 和 DataLoader 这三个类中都会用到 python 抽象类的魔法方法，包括__len__(self)，__getitem__(self) 和 __iter_...异常 迭代器也可以没有末尾，只要被 next() 调⽤，就⼀定会返回⼀个值 Python 中， next() 内置函数调⽤的是对象的 next() ⽅法 Python 中， iter() 内置函数调⽤...单进程 在单进程模式下，DataLoader 初始化的进程和取数据的进程是一样的 。因此，数据加载可能会阻止计算。..._get_iterator() 在 __iter__(self) 方法中，dataloader 调用了 self....在 _next_data() 被调用后，其需要 next_index() 获取 index，并通过获得的 index 传入 _dataset_fetcher 中获取对应样本 class DataLoader
当然，因为内容比较多，没有全部展开，这里的主要内容是DataLoader关于数据加载以及分析PyTorch是如何通过Python本身的multiprocessing和Threading等库来保证batch...首先简单介绍一下DataLoader，它是PyTorch中数据读取的一个重要接口，该接口定义在dataloader.py中，只要是用PyTorch来训练模型基本都会用到该接口（除非用户重写…），该接口的目的...关于iterator和iterable的区别和概念请自行查阅，在实现中的差别就是iterators有__iter__和__next__方法，而iterable只有__iter__方法。...DataSet中的索引位置(indices)，其中，在子类中的__iter__方法中，需要返回的是iter(xxx)（即iterator）的形式： #### 以下两个代码是等价的 for data in..._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
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...dataloader.py脚本的的github地址：https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/torch/utils/data/dataloader.py...这两个采样类都是定义在sampler.py脚本中，地址：https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/torch/utils/data/sampler.py..._process_next_batch(batch) pin_memory_batch函数不是定义在DataLoader类或DataLoaderIter类中。...该方法主要实现从self.sample_iter中读取下一个batch数据中每个数据的index：indices = next(self.sample_iter, None)，注意这里的index和前面
文 |AI_study 在这篇文章中，我们将看到如何使用Dataset和DataLoader 的PyTorch类。...请记住，在前一篇文章中，我们有两个PyTorch对象、Dataset和 DataLoader。 train_set train_loader ?...要了解更多关于在深度学习中减轻不平衡数据集的方法，请看这篇论文:卷积神经网络中的类不平衡问题的系统研究。...PyTorch DataLoader:处理批量数据 我们将开始创建一个新的数据加载器与较小的批处理大小为10，以便很容易演示发生了什么: > display_loader = torch.utils.data.DataLoader...我们使用iter() 和next() 函数。 使用数据加载器时要注意一件事。如果shuffle = True，则每次调用next时批次将不同。
感兴趣的小伙伴们，继续往下看吧～ 1. 单进程 在单进程模式下，DataLoader 初始化的进程和取数据的进程是一样的 。因此，数据加载可能会阻止计算。..._get_iterator() 在 __iter__(self) 方法中，dataloader 调用了 self....在 _next_data() 被调用后，其需要 _next_index() 获取 index，并通过获得的 index 传入 _dataset_fetcher 中获取对应样本。..._try_put_index() 中 +1,在 self._next_data 中-1 self....感兴趣的小伙伴，不要忘记点赞收藏评论呀～在之后的系列文章里，我们还会带大家回味 PyTorch 中的神经网络模块，即 torch.nn 模块，记得来看噢！
那什么时候需要采取这篇文章的策略呢？那就是明明GPU显存已经占满，但是显存的利用率很低。...存储如果有条件，尽量使用SSD存放数据，SSD和机械硬盘的在训练的时候的读取速度不是一个量级。笔者试验过，相同的代码，将数据移动到SSD上要比在机械硬盘上快10倍。...如何测试训练过程的瓶颈 如果现在程序运行速度很慢，那应该如何判断瓶颈在哪里呢？PyTorch中提供了工具，非常方便的可以查看设计的代码在各个部分运行所消耗的时间。...数据增强加速 在PyTorch中，通常使用transformer做图片分类任务的数据增强，而其调用的是CPU做一些Crop、Flip、Jitter等操作。...在PyTorch中，可以使用Apex库。如果用的是最新版本的PyTorch，其自身已经支持了混合精度训练，非常nice。 简单来说，混合精度能够让你在精度不掉的情况下，batch提升一倍。
数据库 DataBase Image DataBase 简称IMDB，指的是存储在文件中的数据信息。...在实际计算中，如果数据量很大，考虑到内存有限，且IO速度很慢， 因此不能一次性的将其全部加载到内存中，也不能只用一个线程去加载。...数据集/容器遍历的一般化流程：NILIS NILIS规则: data = next(iter(loader(DataSet[sampler])))data=next(iter(loader(DataSet...next 基于__next__在容器上定义迭代器，描述具体的迭代规则，让容器成为迭代器对象, 可用next()操作。...#__next__() data_iter = iter(dataLoader) ## 遍历方法1 for _ in range(len(data_iter)) data = next(data_iter
所以学习pytorch源码需要熟练掌握python语言的各种使用技巧。 在处理任何机器学习问题之前都需要数据读取，并进行预处理。Pytorch提供了许多方法使得数据读取和预处理变得很容易。...在torch.utils.data.Dataset和torch.utils.data.DataLoader这两个类中会用到python抽象类的魔法方法，包括__len__(self)，__getitem...在python中，像序列类型（如列表，元组和字符串）或映射类型（如字典）都属于容器类型。...---- pin_memory_batch函数不是定义在DataLoader类或DataLoaderIter类中。...该方法主要实现从self.sample_iter中读取下一个batch数据中每个数据的index：indices = next(self.sample_iter, None)，注意这里的index和前面
数据库 DataBase Image DataBase 简称IMDB，指的是存储在文件中的数据信息。...在实际计算中，如果数据量很大，考虑到内存有限，且IO速度很慢， 因此不能一次性的将其全部加载到内存中，也不能只用一个线程去加载。...[9dcov6szle.png] 数据集/容器遍历的一般化流程：NILIS NILIS规则: data = next(iter(loader(DataSetsampler)))data=next(iter...next 基于__next__在容器上定义迭代器，描述具体的迭代规则，让容器成为迭代器对象, 可用next()操作。...#__next__() data_iter = iter(dataLoader) ## 遍历方法1 for _ in range(len(data_iter)) data = next(data_iter
[1] = “cba” 原因：next() 方法在遇到有效字符前所遇到的空格、tab 键、enter 键都不能当作结束符。...输入 2： 2 abc cba efg gfe 结果 2： str[0] = “abc” str[1] = “cba” 原因：next() 方法在遇到有效字符前所遇到的空格、tab 键、enter 键都不能当作结束符...不是预期的 “abc cba” 和 “efg gfe” 2. nextLine 使用举例： 输入 1： 2 abc cba 结果 1： str[0] = “” str[1] = “abc” 原因：以回车...回车符 “\r” 它被丢弃在缓冲区中，现在缓冲区中，只有一个 \r ，于是 下一次 nextLine 扫描的时候就又扫描到了 \r，返回它之前的内容，也是啥都没有 “” ，然后再把 \r 去掉， 对于...这个扫描器在扫描过程中判断停止的依据就是“结束符”，空格，回车，tab 都算做是结束符 而坑点在于 next 系列的，也就是下面这些函数：next nextInt nextDouble nextFloat
pytorch 数据加载部分的 接口可以说是现存 深度学习框架中设计的最好的， 给了我们足够的灵活性。本博文就对 pytorch 的多线程加载 模块（DataLoader） 进行源码上的注释。...输入流水线 pytorch 的输入流水线的操作顺序是这样的： 创建一个 Dataset 对象 创建一个 DataLoader 对象 不停的 循环 这个 DataLoader 对象 dataset =...__init__： 用来初始化数据集 __getitem__ __len__ 从本文中，您可以看到 __getitem__ 和 __len__ 在 DataLoader 中是如何被使用的。...for data in dataloader: ... # 等价与 iterr = iter(dataloader) while True: try: next(iterr...) except: break 在 DataLoader 中，iter(dataloader) 返回的是一个 DataLoaderIter 对象， 这个才是我们一直 next的
「@Author：Runsen」 有时候，在处理大数据集时，一次将整个数据加载到内存中变得非常难。 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。 DataLoader 下面显示了 PyTorch 库中DataLoader函数的语法及其参数信息。...加载内置 MNIST 数据集 MNIST 是一个著名的包含手写数字的数据集。下面介绍如何使用DataLoader功能处理 PyTorch 的内置 MNIST 数据集。...dataiter = iter(trainloader) images, labels = dataiter.next() print(images.shape) print(labels.shape)...=2 ) for i, batch in enumerate(loader): print(i, batch) 写在后面 通过几个示例了解了 PyTorch Dataloader 在将大量数据批量加载到内存中的作用
(四) - PyTorch网络设置 参考： PyTorch documentation PyTorch 码源 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： 1...batch_sampler (Sample, optional) - 和sampler类似，返回批中的索引。 num_workers (int, optional) - 用于数据加载的子进程数。...pin_memory (bool, optional) - 如果为True，数据加载器在返回去将张量复制到CUDA固定内存中。...3.2 数据读取 在PyTorch中数据的读取借口需要经过，Dataset和DatasetLoader (DatasetloaderIter)。下面就此分别介绍。 Dataset 首先导入必要的包。...iter(dataloader_normal) for step in range(steps): data_tumor = next(dataiter_tumor) target_tumor
码源 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： 1 PyTorch数据预处理以及源码分析 (torch.utils.data) torch.utils.data...batch_sampler (Sample, optional) - 和sampler类似，返回批中的索引。 num_workers (int, optional) - 用于数据加载的子进程数。...pin_memory (bool, optional) - 如果为True，数据加载器在返回去将张量复制到CUDA固定内存中。...3.2 数据读取 在PyTorch中数据的读取借口需要经过，Dataset和DatasetLoader (DatasetloaderIter)。下面就此分别介绍。 Dataset 首先导入必要的包。...= iter(dataloader_normal) for step in range(steps): data_tumor = next(dataiter_tumor
前言 本文用于记录使用pytorch读取minist数据集的过程，以及一些思考和疑惑吧… 正文 在阅读教程书籍《深度学习入门之Pytorch》时，文中是如此加载MNIST手写数字训练集的： train_dataset...我在最开始疑惑的点：传入的根目录在下载好数据集后，为MNIST下两个文件夹，而processed和raw文件夹下还有诸多文件，所以到底是如何读入数据的呢？...接下来，我们来验证以下我们数据是否正确加载 # 实现单张图片可视化 images, labels = next(iter(train_loader)) img = torchvision.utils.make_grid...数据加载成功~ 深入探索 可以看到，在load_data函数中 y_train = np.frombuffer(lbpath.read(), np.uint8, offset=8) 这个offset=8...(len(y_train) 根据刚才的分析方法，也可以明白为什么offset=16了 完整代码 1.直接使用pytorch自带的mnist数据集加载 import torch import torch.nn
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
