概述
例子
例如：自定义的dataset返回的单个样本格式为:(string, tensor)
直接用dataloader(dataset)得到的loader是不能够自动把上述格式转换为batch的。
解决方法：
需要自定义一个collate_function用于返回batch。
def collate_function(data):
"""
:data: a list for a batch of samples. [[string, tensor], ..., [string, tensor]]
"""
transposed_data = list(zip(*data))
directorys, imgs = transposed_data[0], transposed_data[1]
imgs = torch.stack(imgs, 0)
return (directorys, imgs)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(Dataset(transforms=data_transforms, train=False),
batch_size=2, collate_fn=collate_function, shuffle=True, num_workers=1, pin_memory=True)
参考:
Dataloader的官网源码
PytorchDiscuss
最后
以上就是现代豌豆为你收集整理的Pytorch如何自定义dataloader的返回格式例子解决方法：参考:的全部内容，希望文章能够帮你解决Pytorch如何自定义dataloader的返回格式例子解决方法：参考:所遇到的程序开发问题。
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