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Pytorch DataLoader 变长数据处理方式
脚本专栏 2024/11/3 佚名
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关于Pytorch中怎么自定义Dataset数据集类、怎样使用DataLoader迭代加载数据，这篇官方文档已经说得很清楚了，这里就不在赘述。

现在的问题：有的时候，特别对于NLP任务来说，输入的数据可能不是定长的，比如多个句子的长度一般不会一致，这时候使用DataLoader加载数据时，不定长的句子会被胡乱切分，这肯定是不行的。

解决方法是重写DataLoader的collate_fn，具体方法如下： 

# 假如每一个样本为：
sample = {
	# 一个句子中各个词的id
	'token_list' : [5, 2, 4, 1, 9, 8],
	# 结果y
	'label' : 5,
}


# 重写collate_fn函数，其输入为一个batch的sample数据
def collate_fn(batch):
	# 因为token_list是一个变长的数据，所以需要用一个list来装这个batch的token_list
  token_lists = [item['token_list'] for item in batch]
  
  # 每个label是一个int，我们把这个batch中的label也全取出来，重新组装
  labels = [item['label'] for item in batch]
  # 把labels转换成Tensor
  labels = torch.Tensor(labels)
  return {
    'token_list': token_lists,
    'label': labels,
  }


# 在使用DataLoader加载数据时，注意collate_fn参数传入的是重写的函数
DataLoader(trainset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=4, collate_fn=collate_fn)

使用以上方法，可以保证DataLoader能Load出一个batch的数据，load出来的东西就是重写的collate_fn函数最后return出来的字典。

以上这篇Pytorch DataLoader 变长数据处理方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
Pytorch,DataLoader,变长数据
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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