torch 怎么向 dataloader的collate_fn传参数

在PyTorch中，可以通过使用functools.partial或自定义函数来向DataLoader的collate_fn传递参数。

方法一：使用functools.partial

functools.partial是Python的内置函数，它可以创建一个新的函数，其中一些参数被预先设置为特定的值。可以使用functools.partial来将参数传递给collate_fn。以下是示例代码：

import torch
from functools import partial

# 自定义的 collate_fn 函数
def my_collate_fn(batch, param1, param2):
    # 执行自定义逻辑，并使用传递的参数
    # ...
    return processed_batch

# 创建 DataLoader，并传递参数给 collate_fn
data_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, collate_fn=partial(my_collate_fn, param1=value1, param2=value2))

在上述代码中，我们首先定义了一个自定义的collate_fn函数 my_collate_fn，它接受三个参数：param1、param2和batch。然后，我们使用functools.partial将参数 param1 和 param2 预先设置为 value1 和 value2，生成一个新的函数。

最后，我们创建了一个DataLoader对象，并将新的函数作为collate_fn参数传递给它。此时，my_collate_fn函数将在每个批次的数据被组合时被调用，并可以使用预先设置的参数值。

方法二：自定义函数

另一种方法是定义一个接受参数的函数，并在该函数内部调用真正的collate_fn函数。以下是示例代码：

import torch

# 自定义的 collate_fn 函数
def my_collate_fn(batch, param1, param2):
    # 执行自定义逻辑，并使用传递的参数
    # ...
    return processed_batch

# 真正的 collate_fn 函数
def collate_fn(batch):
    return my_collate_fn(batch, value1, value2)

# 创建 DataLoader，并传递参数给自定义的 collate_fn
data_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, collate_fn=collate_fn)

在上述代码中，我们定义了两个函数：my_collate_fn和collate_fn。my_collate_fn是我们自定义的collate_fn函数，它接受三个参数：param1、param2和batch，并执行自定义逻辑。

然后，我们定义了一个新的函数collate_fn，它调用my_collate_fn并传递预先设置的参数值value1和value2，以及batch参数。

最后，我们创建了一个DataLoader对象，并将自定义的collate_fn函数作为collate_fn参数传递给它。此时，自定义的collate_fn函数将在每个批次的数据被组合时被调用，并可以使用预先设置的参数值。

这两种方法都允许您将参数传递给collate_fn，以便根据您的需求执行自定义的逻辑。请根据您的情况选择适合的方法。