pytorch中文文档的记录

Posted 2022-01-14 ywheunji

class torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, num_workers=0, collate_fn=<function default_collate>, pin_memory=False, drop_last=False)

数据加载器，用于组合数据集以及采样器，并在数据集上提供单进程或多进程迭代器

参数：

• dataset (Dataset) – 加载数据的数据集。
• batch_size (int, optional) – 每个batch加载多少个样本(默认: 1)。
• shuffle (bool, optional) – 设置为True时会在每个epoch重新打乱数据(默认: False).
• sampler (Sampler, optional) – 定义从数据集中提取样本的策略。如果指定，则忽略shuffle参数。
• num_workers (int, optional) – 用多少个子进程加载数据。0表示数据将在主进程中加载(默认: 0)
• collate_fn (callable, optional) –
• pin_memory (bool, optional) –
• drop_last (bool, optional) – 如果数据集大小不能被batch size整除，则设置为True后可删除最后一个不完整的batch。如果设为False并且数据集的大小不能被batch size整除，则最后一个batch将更小。(默认: False）

 

class torch.utils.data.sampler.Sampler(data_source)

所有采样器的基础类，每个采样器子类必须提供一个__iter__方法，提供一种迭代数据集元素的索引的方法，以及返回迭代器长度的__len__方法。