1.DataLoader中的collatefn作用,及自己编写collate_fn,PyTorch实现自由的数据读取[https://blog.csdn.net/weixin_42451919/article/details/96702https://www.jianshu.com/p/26265860bb9a

2.详解PyTorch中的DataLoader:功能实现及应用示例多线程/多进程加载:在加载大量数据时,可以利用多线程/多进程来加快数据加载速度,避免成为模型训练的瓶颈。 数据混洗:支持在每个训练周期开始时打乱数据,这有助于模型泛化。 可定制的数据采样:支持自定义采样策略,例如顺序采样、随机采样、加权采样等。 实现示例:使用Dataloader加载数https://blog.csdn.net/m0_73640344/article/details/144094154

3.dataloader数据输出pytorchpytorchdataloader参数2.2 DataLoader中数据的读取 3. 使用tensorboard可视化效果 3.1 改变batchsize 3.2 改变drop_last 3.3 改变shuffle 一、DataLoader介绍 1. DataLoader作用 可迭代的数据装载器,组合了数据集和采样器,并在给定数据集上提供可迭代对象。可以完成对数据集中多个对象的集成。 https://blog.51cto.com/u_16099251/9395186

4.PEFT高效调参:入门级深度学习模型微调技巧指南PEFT在深度学习模型微调中的作用与优势 PEFT通过采用较小的微调数据集和优化的参数更新策略,显著降低了训练成本和时间。此外,它还能在一定程度上避免过拟合,同时保持模型的泛化能力。这种技术特别适用于资源受限的场景,如边缘设备上的实时应用或数据量有限的特定领域任务。 https://www.imooc.com/article/347816

5.MedMNIST:18个数据集开启2D+3D医学影像之旅,可免费下载机器之心作为一个大规模的医学图像数据集,MedMNIST v2 对机器学习和计算机视觉的研究来说具有十分重要的意义,对于自动机器学习、多模态学习、多任务学习、迁移学习等许多研究都起到一定的作用。 表二MedMNIST v2 数据集简介 设计原则 MedMNIST v2 数据集来源于精心挑选的源数据集,包含多种原始数据模态(如 X 光片、OCT、超声https://www.jiqizhixin.com/articles/2021-11-04-6