Pytorch使用技巧之Dataloader中的collate_fn参数详析

以MNIST为例

from torchvision import datasets
mnist = datasets.MNIST(root='./data/', train=True, download=True)
print(mnist[0])

结果

(, 5)

MINIST数据集的dataset是由一张图片和一个label组成的元组

dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=mnist, batch_size=2, shuffle=True,collate_fn=lambda x:x)
for each in dataloader:
    print(each)
    break

结果

[(, 0), (, 2)]

collate_fn为lamda x:x时表示对传入进来的数据不做处理

下面自定义collate_fn看看什么效果

def collate(data):
    img = []
    label = []
    for each in data:
        img.append(each[0])
        label.append(each[1])
    return img,label
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=mnist, batch_size=2, shuffle=True,collate_fn=lambda x:collate(x))
for each in dataloader:
    print(each)
    break

结果

([, ], [9, 3])

说明：若不设置collate_fn参数则会使用默认处理函数

但必须保证传进来的数据都是tensor格式否则会报错

附：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=,
    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

总结

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