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Pytorch DataLoader 變長(zhǎng)數(shù)據(jù)處理方式

更新時(shí)間：2020年01月08日 09:33:00 作者：HappyCtest

今天小編就為大家分享一篇Pytorch DataLoader 變長(zhǎng)數(shù)據(jù)處理方式，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

關(guān)于Pytorch中怎么自定義Dataset數(shù)據(jù)集類、怎樣使用DataLoader迭代加載數(shù)據(jù)，這篇官方文檔已經(jīng)說(shuō)得很清楚了，這里就不在贅述。

現(xiàn)在的問(wèn)題：有的時(shí)候，特別對(duì)于NLP任務(wù)來(lái)說(shuō)，輸入的數(shù)據(jù)可能不是定長(zhǎng)的，比如多個(gè)句子的長(zhǎng)度一般不會(huì)一致，這時(shí)候使用DataLoader加載數(shù)據(jù)時(shí)，不定長(zhǎng)的句子會(huì)被胡亂切分，這肯定是不行的。

解決方法是重寫(xiě)DataLoader的collate_fn，具體方法如下：

# 假如每一個(gè)樣本為：
sample = {
	# 一個(gè)句子中各個(gè)詞的id
	'token_list' : [5, 2, 4, 1, 9, 8],
	# 結(jié)果y
	'label' : 5,
}


# 重寫(xiě)collate_fn函數(shù)，其輸入為一個(gè)batch的sample數(shù)據(jù)
def collate_fn(batch):
	# 因?yàn)閠oken_list是一個(gè)變長(zhǎng)的數(shù)據(jù)，所以需要用一個(gè)list來(lái)裝這個(gè)batch的token_list
  token_lists = [item['token_list'] for item in batch]
  
  # 每個(gè)label是一個(gè)int，我們把這個(gè)batch中的label也全取出來(lái)，重新組裝
  labels = [item['label'] for item in batch]
  # 把labels轉(zhuǎn)換成Tensor
  labels = torch.Tensor(labels)
  return {
    'token_list': token_lists,
    'label': labels,
  }


# 在使用DataLoader加載數(shù)據(jù)時(shí)，注意collate_fn參數(shù)傳入的是重寫(xiě)的函數(shù)
DataLoader(trainset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=4, collate_fn=collate_fn)

使用以上方法，可以保證DataLoader能Load出一個(gè)batch的數(shù)據(jù)，load出來(lái)的東西就是重寫(xiě)的collate_fn函數(shù)最后return出來(lái)的字典。

以上這篇Pytorch DataLoader 變長(zhǎng)數(shù)據(jù)處理方式就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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