在DataLoader 中，iter(dataloader) 返回的是一个 DataLoaderIter 对象， 这个才是我们一直 next的 对象。## 这个DataLoaderIter其实就是DataLoader类的__iter__()方法的返回值：DataLoader()的各个参数含义如下：1. dataset：加载的数据集，这个从DataSet()函数而来。2. batch_size：
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2020-10-10 21:21:00
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整理一下pytorch获取的流程：创建Dataset对象创建DataLoader对象，装载有dataset对象循环DataLoader对象，DataLoader.__iter__返回的是DataLoaderIter对象dataset = MyDataset()
dataloader = DataLoader(dataset)
num_epoches = 100
for epoch in range
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2024-10-27 19:25:37
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pytorch数据读取Pytorch的数据读取主要包含三个类：DatasetDataLoaderDataLoaderIter这三者是依次封装的关系，Dataset被装进DataLoader，DataLoder被装进DataLoaderIter。Dataloader的处理逻辑是先通过Dataset类里面的__getitem__函数获取单个的数据，然后组合成batch，再使用collate_fn所指定
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2023-09-21 03:10:09
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文章目录一、Dataset和DataLoader加载数据集1.torch.utils.data2. 加载数据流程3. Dataset4. dataloader类及其参数5. dataloader内部函数5.1 __next__函数5.2 DataLoaderIter函数6. dataloader循环二、代码示例1. transformer单句文本分类（HF教程）1.1使用Trainer训练1.2
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2023-08-10 23:38:56
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文章目录DataLoaderIter && DataLoaderDataset 因为每次和数据打交道，天天可以碰到 torch.utils.data.Dataset, torch.utils.data.DataLoader 我看到的代码 都是一步一步封装，首先定义数据增强的措施，然后把这些措施封装到预处理中（这里用到了torchvision.transforms）,定义好预处理
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2024-09-13 20:44:24
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目录1. 简介2. 整体流程3. Sampler和BatchSampler3.1 Sampler3.2 BatchSampler4. DataLoader4.1 DataLoader4.2 _DataLoaderIter1. 简介本文将简介pytorch采样器Sampler和数据加载器DataLoader，并解释在读取数据时每个batch形成的过程，附上部分源码解读。了解这些能帮助我们更好地研究采
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2023-11-20 21:55:15
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0 数据处理流程在Pytorch中使用Dataset和Dataloader对数据进行处理，便于后续将数据输入到模型当中进行计算和分类等操作。首先让我们来看一下数据在这两个类中是如何流转的，这能够帮助我们更好的了解Dataset和Dataloader的作用方式。流程如下图所示： 在调用Dataloader的__iter__时，会产生一个迭代器DataloaderIter，进而出发了__next__函
