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mindspore自定义数据集加载数据时如何实现类似pytorch中collate_fn的功能

pytorch的collate_fn函数在把 Map-style dataset 取出的数据整合成 batch 时使用，合并样本列表以形成一个 batch，现在我想在mindspore加载数据时实现类似的功能，该怎么实现呢。

1. mindspore的数据处理流程你可以理解为像如下的流程：

mindspore自定义数据集加载数据时如何实现类似pytorch中collate_fn的功能_第1张图片

加载：指从各种异构存储中将训练数据加载到内存中，加载时涉及数据的访问、解析等处理；

map：完成训练数据的处理，包括图像类数据增强、Text类分词等处理。其中，数据增强是一种创造有着不同方向的“新”数据的方法，一是从有限数据中生成“更多数据”，二是防止过拟合。

batch：训练时一般都是使用mini-batch的方式，即一个批次训练少量数据；batch算子负责构造一个批次的数据发送给训练；

2. 你可以参考如下脚本，里面丰富的用户自定义数据处理流程，最后会加一个batch算子：official/cv/yolov5/src/yolo_dataset.py · MindSpore/models - 码云 - 开源中国 (gitee.com) : create_yolo_dataset

mindspore自定义数据集加载数据时如何实现类似pytorch中collate_fn的功能_第2张图片

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