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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。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。