RandomSampler

使用deepspeed继续训练LLAMA

RandomSampler和SequentialS
samoyan·2024-02-05 13:58

使用Transformers做基于BERT的情感六分类

1.10.0transformers==4.36.2datasets==2.15.0fromtransformersimportBertTokenizerfromtorch.utils.dataimportDataLoader,RandomSampler
Shy960418·2024-01-25 07:56

详细介绍torch中的from torch.utils.data.sampler相关知识

RandomSampler：随机采样器，它会随机从数据集中选择样本。可以设置
高山莫衣·2023-12-02 16:19

PyTorch学习 数据加载（Dataset、DataLoader）模块介绍及源码分析

数据加载（Dataset、DataLoader）模块介绍及源码分析DatasetDataLoaderDataLoader参数DataLoader源码剖析RandomSampler源码剖析SequentialSampler
YFCodeDream·2023-10-25 19:10

pytorch WeightRandomSampler要提供两个参数

朋友torch，单独提供了一个sampler模块，用来对数据进行采样，常用的有随机采样器randomsampler,当shuffle的参数为true，系统自动调用这个采样器，实现打乱数据。
gggoogle1020·2023-04-19 11:15

Pytorch 数据产生 DataLoader对象详解

目录1、Pytorch读取数据流程2、DataLoader参数3、DataLoader，Sampler和Dataset4、sampler和batch_sampler5、源码解析6、RandomSampler
别致的SmallSix·2023-04-18 04:20

Mapreduce---RandomSampler采样实现全排序

排序是MapReduce的核心技术，排序分为部分排序，全排序和二次排序。部分排序：调用默认的HashPartitioner，不需要操作，每个reduce聚合的key都是有序的。全排序：对reduce输出的所有的key实现排序方法1：设置一个reducde方法2：自定义分区类实现全排序方法3：使用采样下面以统计每年的最高气温为例进行示例：注意：源文件是一个sequenceFile序列文件1、MaxT
缘定三石·2023-04-11 07:49

torch.utils.data.RandomSampler和torch.utils.data.SequentialSampler的区别

sampler_train=torch.utils.data.RandomSampler(torch.arange(10))foriinsampler_train:print(i)print('====
jjw_zyfx·2023-04-11 07:14

PyTorch学习笔记：data.RandomSampler——数据随机采样

PyTorch学习笔记：data.RandomSampler——数据随机采样torch.utils.data.RandomSampler(data_source,replacement=False,num_samples
视觉萌新、·2023-04-11 07:11

【几种数据集采样方式】

关于Pytorch中的采样PytorchSampler基类Sampler顺序采样SequentialSampler随机采样RandomSampler子集随机采样SubsetRandomSampler加权随机采样
@zhg12138·2022-12-31 08:20

Sampler类与4种采样方式

子类包含:SequentialSampler:顺序采样RandomSampler:随机采样SubsetRandomSampler:子集随机采样WeightedRandomSampler:加权随机采样等。
big_matster·2022-12-31 08:15

MMDet逐行代码解读之正负样本采样Sampler

文章目录前言1、构造一个简单的sampler2、BaseSampler类3、RandomSampler类3.1sample方法3.2_sample_pos方法3.2_sample_neg方法总结前言 本篇是
武乐乐~·2022-12-31 07:05

PyTorch 4.DataLoader与Dataset

PyTorch4.DataLoader与Datasettorch.utils.data.DataLoadertorch.utils.data.DatasetDataLoader源码解析RandomSampler
DCGJ666·2022-12-13 21:51

Sampler类与4种采样方式

子类包含：SequentialSampler（顺序采样）RandomSampler（随机采样）S
Wanderer001·2022-12-09 17:58

DataLoader、Dataset and Sampler

DataSet和Sampler之间的关系二、Dataloader三、DataSet1、Map式数据集2、Iterable式数据集⭐迭代器三、Sampler(1)SequentialSampler(2)RandomSampler
冲冲冲鸭鸭鸭~·2022-12-09 07:33

Sampler类与4种采样方式

pytorch提供了SamplerSamplerSampler基类，与多个子类实现方式不同方式的数据采样：子类包含:SequentialSampler:顺序采样RandomSampler：随机采样SubsetRandomSampler
big_matster·2022-12-09 07:30

【torch.utils.data.sampler】采样器的解析和使用

文章目录torch.utils.data.sampler内置的Sampler基类Sampler顺序采样SequentialSampler随机采样RandomSampler子集随机采样SubsetRandomSampler
zyw2002·2022-12-05 10:57

hadoop中大数据全排序

知识点：数据采样：InputSampler.RandomSampler分区：TotalOrderPartitioner自定义InputFormatMyKeyValueTextInputFormat网上其他类似的程序直接使用
smallboy2011·2020-08-10 21:23

9.2.2 hadoop采样分组源码解析SplitSampler、RandomSampler、IntervalSampler

采样分组为了实现输出的全局排序，可以对温度数据进行分组处理，实现多个reduce处理，组间有序，组内有序，从而实现全局有序。而如何分组才能保证每个reduce分到的数据差不多，这样作业中的任务执行时间也差不多。例如将处理温度数据，要求温度按顺序输出。分成4组个分组，10℃。10℃1%%1029%60%显然这样分区后，每个ruduce获取的数据量相差很大。调整下分区后使每个分区获取到的数据量差不多，
一字千金·2020-02-15 23:00

pytorch sampler对数据进行采样的实现

常用的有随机采样器：RandomSampler，当dataloader的shuffle参数为True时，系统会自动调用这个采样器，实现打乱数据。
蓝鲸123·2019-12-31 09:32

pytorch sampler对数据进行采样

常用的有随机采样器：RandomSampler，当dataloader的shuffle参数为True时，系统会自动调用这个采样器，实现打乱数据。
蓝鲸123·2018-07-01 21:31

学习日志---partitioner和采样器

Mapreduce中，map出的数据是键值对，默认的是hashPatitionner来对map出的数据进行分区；分区的方法还有其他几个：RandomSampler sampler =                       
wukong0716·2015-09-28 15:28

学习日志---partitioner和采样器

Mapreduce中，map出的数据是键值对，默认的是hashPatitionner来对map出的数据进行分区；分区的方法还有其他几个：RandomSampler sampler =                      
wukong0716·2015-09-28 15:28

Hadoop中一些采样器的实现

InputSampler类实现了三种采样方法：SplitSampler、RandomSampler和IntervalSampler。
caodaoxi·2013-01-09 21:00

Hadoop中一些采样器的实现

InputSampler类实现了三种采样方法：SplitSampler、RandomSampler和IntervalSampler。
caodaoxi·2013-01-09 21:00

Hadoop中一些采样器的实现

InputSampler类实现了三种采样方法：SplitSampler、RandomSampler和IntervalSampler。
andyelvis·2012-02-26 08:00
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