IVD-Net01:代码涉及函数
1.torch.cat
将两个张量(tensor)拼接在一起,cat是concatnate的意思,即拼接,联系在一起。
A=torch.ones(2,3) #2x3的张量(矩阵)
B=torch.ones(4,3)#4x3的张量(矩阵)
C=torch.cat((A,B),0)#按维数0(行)拼接
C.size() = [6, 3]
2.Dataloader(object)的参数:
dataset(Dataset): 传入的数据集batch_size(int, optional): 每个batch有多少个样本shuffle(bool, optional): 在每个epoch开始的时候,对数据进行重新排序sampler(Sampler, optional): 自定义从数据集中取样本的策略,如果指定这个参数,那么shuffle必须为Falsebatch_sampler(Sampler, optional): 与sampler类似,但是一次只返回一个batch的indices(索引),需要注意的是,一旦指定了这个参数,那么batch_size,shuffle,sampler,drop_last就不能再制定了(互斥——Mutually exclusive)num_workers (int, optional): 这个参数决定了有几个进程来处理data loading。0意味着所有的数据都会被load进主进程。(默认为0)collate_fn (callable, optional): 将一个list的sample组成一个mini-batch的函数pin_memory (bool, optional): 如果设置为True,那么data loader将会在返回它们之前,将tensors拷贝到CUDA中的固定内存(CUDA pinned memory)中.drop_last (bool, optional): 如果设置为True:这个是对最后的未完成的batch来说的,比如你的batch_size设置为64,而一个epoch只有100个样本,那么训练的时候后面的36个就被扔掉了…如果为False(默认),那么会继续正常执行,只是最后的batch_size会小一点。timeout(numeric, optional): 如果是正数,表明等待从worker进程中收集一个batch等待的时间,若超出设定的时间还没有收集到,那就不收集这个内容了。这个numeric应总是大于等于0。默认为0worker_init_fn (callable, optional): 每个worker初始化函数 If not None, this will be called on eachworker subprocess with the worker id (an int in [0, num_workers - 1]) asinput, after seeding and before data loading. (default: None)
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