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    一文弄懂Pytorch的DataLoader, DataSet, Sampler之间的关系

    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

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    一文弄懂Pytorch的DataLoader, DataSet, Sampler之间的关系

    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

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    PyTorch 源码解读之 torch.utils.data：解析数据处理全流程

    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

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    PyTorch 源码解读之 torch.utils.data：解析数据处理全流程

    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

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    PyTorch学习笔记(6)——DataLoader源代码剖析

    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

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    Learning Build a Large Language Model (From Scratch) Chapter 02

    这些输入-目标对是什么样的？正如我们在第1章中学到的，LLM通过预测文本中的下一个单词进行预训练，如图2.12所示。...为了实现高效的数据加载器，我们将使用PyTorch的内置Dataset和DataLoader类。有关安装PyTorch的更多信息和指导，请参见附录A的A.1.3节“安装PyTorch”。...我建议继续阅读以了解当我们将数据集与PyTorch的DataLoader结合使用时，从该数据集中返回的数据是什么样子的，这将带来更多的直观理解和清晰度。...如果你不熟悉PyTorch的Dataset类的结构，如清单2.5所示，请阅读附录A的A.6节“设置高效的数据加载器”，其中解释了PyTorch的Dataset和DataLoader类的一般结构和用法。...=8, max_length=4, stride=4) data_iter = iter(dataloader) # 将数据加载器转换为Python迭代器 inputs, targets = next

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    PyTorch源码解读之torch.utils.data.DataLoader「建议收藏」

    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

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    PyTorch 中Datasets And DataLoaders的使用 | PyTorch系列（十二）

    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。

    1.6K20

    PyTorch消除训练瓶颈 提速技巧

    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。

    2.2K20

    pytorch源码分析之torch.utils.data.Dataset类和torch.utils.data.DataLoader类

    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

    1.3K10

    pytorch学习笔记（十四）： DataLoader源码阅读

    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

    5.2K90

    nextline函数_在JAVA中Scanner中的next（）和nextLine()为什么不能一起使用？

    [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

    4.3K10

    【小白学习PyTorch教程】五、在 PyTorch 中使用 Datasets 和 DataLoader 自定义数据

    「@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

    1.1K30

    十分钟搞懂Pytorch如何读取MNIST数据集

    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

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    使用PyTorch时，最常见的4个错误

    总结一下，为什么你应该从数据集的一个小子集开始过拟合： 发现bug 估计最佳的可能损失和准确率 快速迭代 在PyTorch数据集中，你通常在dataloader上迭代。...“iter”函数来创建迭代器，然后在循环中多次调用该函数的“next”来获取下一个条目。...注意，为了清楚起见，我将下一个结果分配到一个名为“first”的变量中。我把这叫做“next-iter” trick。...常见错误 2: 忘记为网络设置 train/eval 模式 为什么PyTorch关注我们是训练还是评估模型？最大的原因是dropout。这项技术在训练中随机去除神经元。...在PyTorch的官方MNIST例子中，查看forward 方法，在最后你可以看到最后一个全连接层self.fc2，然后就是log_softmax。

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