乔拓云智能建站免费注册,html怎么做移动端网站,企业产品营销策划推广,深汕特别合作区房价特别注意#xff1a;DataLoader 返回的迭代器是无尽的#xff0c;依据如下 (CHATGPT3.5) DataLoader 返回的迭代器默认情况下是无尽的#xff0c;因为它会无限地循环遍历数据集#xff0c;以提供批量的数据。在训练神经网络时#xff0c;通常会使用无尽的迭代器来循环遍历…特别注意DataLoader 返回的迭代器是无尽的依据如下 (CHATGPT3.5) DataLoader 返回的迭代器默认情况下是无尽的因为它会无限地循环遍历数据集以提供批量的数据。在训练神经网络时通常会使用无尽的迭代器来循环遍历数据集直到达到指定的训练 epoch 数量或其他停止条件。如果你想要控制迭代器的结束可以通过设置 DataLoader 的参数 num_epochs 或者在你的训练循环中设置停止条件来实现。例如在 PyTorch 中你可以使用 torch.utils.data.DataLoader 的参数 num_epochs 来指定遍历数据集的次数。torch.utils.data.DataLoader 是一个用来读取 .jsonl 文件的包
它会返回一个可迭代对象这个对象的每一项是一个 “dict” 类型的数据储存着 .jsonl 文件的每一行 json 对象
不一定是 “dict” 类型的数据只是 python 在处理 json 文件时通常使用 dict 类型处理实际上也可以是元组或者其它的数据类型 一个寻常的使用用例如下
# 1. 首先定义如下的一个类
class JSONLDataset(Dataset):# 当你创建一个类的新实例时__init__方法会被自动调用用来初始化实例的属性。def __init__(self, file_path):self.data []with open(file_path, r, encodingutf-8) as f:# .jsonl 的文件的每一行使用 json.loads 去加载它for line in f:self.data.append(json.loads(line.strip()))# 使用 len(这个类的对象) 时会返回 __len__ 函数返回的东西def __len__(self):return len(self.data)# 使用 这个类的对象[integer] 时会返回 __getitem__ 函数返回的东西def __getitem__(self, idx):return self.data[idx]# 2. 使用这个类从 train.jsonl 读取训练集数据
train_dataset JSONLDataset(train.jsonl)# 3. 使用 train_dataset 和 DataLoader把 .jsonl 中的数据批次化处理每 batch_size(如32) 个数据为一个批次
train_data_loader DataLoader(train_dataset, batch_sizebatch_size, shuffleTrue)# 4. 打印这个可迭代对象里的数据
for batch in train_data_loader:print( start )print(type(batch))print(batch)print( end )一个不太寻常的使用用例如下我们用 DataLoader 来批次化处理内置数据集 SST2
train_iter SST2(splittrain)
dataloader DataLoader(train_iter, batch_size8, shuffleFalse, collate_fncollate_batch
)经过验证这里的 dataloader 中的每一项都是 tuple 类型
