我正在尝试使用来自两个不同数据集的两个数据加载器来训练我的模型。我发现了如何使用cycle() and zip()进行设置,因为我的数据集与此处的长度不同:How to iterate over two dataloaders simultaneously usingpytorch?_1), train_loader_2)):
File "/home/.conda/envs/3dcnn/lib/python3.7&
我感兴趣的是如何按照顺序组合多个DataLoader来进行培训。我知道我可以首先使用ConcatDataset组合数据集,但这并不适用于我的用例。我有一个自定义的collate_fn,它被传递给每个数据中心,这个函数依赖于底层Dataset的一个属性。因此,我将有一组定制的DataLoader,如下所示: data = clean_sample(torch.stack([x[0而
我正在尝试复制Facebook Research在上呈现的。但是我无法运行example.sh将哺乳动物子树嵌入到重建设置中。/lib/python3.6/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 57, in _worker_loop\n samples =collate_fn([dataset[i] for i in batch_indices])\n File "/home/