Pytorch技巧:DataLoader的collate_fn参数使用详解

yipeiwu_com5年前Python基础

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=<function default_collate>,
 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【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

python编写Logistic逻辑回归

python编写Logistic逻辑回归

用一条直线对数据进行拟合的过程称为回归。逻辑回归分类的思想是:根据现有数据对分类边界线建立回归公式。 公式表示为: 一、梯度上升法 每次迭代所有的数据都参与计算。 for 循环...

对python中数据集划分函数StratifiedShuffleSplit的使用详解

对python中数据集划分函数StratifiedShuffleSplit的使用详解

文章开始先讲下交叉验证,这个概念同样适用于这个划分函数 1.交叉验证(Cross-validation) 交叉验证是指在给定的建模样本中,拿出其中的大部分样本进行模型训练,生成模型,留小...

Python通过属性手段实现只允许调用一次的示例讲解

如果希望一个对象的某个方法只能够调用一次,按照我之前的惯性思维,我肯定是定义一个状态量然后每次调用的时候修改它的值。通过查看状态量的数值,我可以决定采取执行不同的处理。 其实,除此之外还...

Python编程实现二分法和牛顿迭代法求平方根代码

Python编程实现二分法和牛顿迭代法求平方根代码

求一个数的平方根函数sqrt(int num) ,在大多数语言中都提供实现。那么要求一个数的平方根,是怎么实现的呢? 实际上求平方根的算法方法主要有两种:二分法(binary searc...

Python字符串转换成浮点数函数分享

利用map和reduce编写一个str2float函数,把字符串'123.456'转换成浮点数123.456 from functools import reduce def s...