1.[PyTorch]dataloader使用教程cv中的dataloader使用 加载头文件 fromtorch.utils.dataimportDataLoader,Samplerfromtorchvisionimportdatasets,transforms transforms表示对图片的预处理方式 data_transform={'train':transforms.Compose([# transforms.RandomResizedCrop(image_size),# transforms.Resize(224),transforms.RandomResizedCrop(int(image_size*1.2)https://www.jianshu.com/p/8ea7fba72673

2.dataloaderdataset和sampler之间的关系sample和dataset是实例化一个DataLoader所需参数如上所示:其中: AI检测代码解析 ? dataset: 定义好的式,或者式数据集。? batch_size: 一个batch中的样本个数,默认为1. ? shuffle: 每一个epoch的batch样本是相同还是随机的。 ? sampler: 数据集中的采样方法,如果有,则shuffle参数必须为false。 https://blog.51cto.com/u_16213633/8873331

3.pytorchDataloaderSampler参数深入理解pytorch Dataloader Sampler参数深入理解 DataLoader函数 参数与初始化 def__init__(self,dataset,batch_size=1,shuffle=False,sampler=None,batch_sampler=None,num_workers=0,collate_fn=None,pin_memory=False,drop_last=False,timeout=0,worker_init_fn=None,multiprocessing_context=None):https://blog.csdn.net/Chinesischguy/article/details/103198921

4.DataloaderBUGValueError:sampleroptionismutuallyDescribe the bug ValueError: sampler option is mutually exclusive with shuffle To Reproduce `python train.py Additional context I think the following codes in train.py lines 120-135 cause this error: # Initialize distributed training if https://github.com/ultralytics/yolov3/issues/231

5.分布式大模型分布式训练入门与实践江阴雨辰互联train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True)# Step 4: DistributedSamplerDataLoaderbatch_sizebatch_sizebatch_sizebatch_size) train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(my_trainset, batch_size=bahttps://www.yc00.com/web/1702377161a1209880.html

6.在pytorchlightning中使用DDP时如何保持数据集顺序?基本上就是编写一个自定义的DistributedSampler，并将其传递给dataloader，然后设置Trainer（replace_samplerhttps://www.null123.com/question/detail-2182314.html

7.在PyTorch中使用Datasets和DataLoader自定义数据dataset:必须首先使用数据集构造 DataLoader 类。 Shuffle :是否重新整理数据。 Sampler :指的是可选的 torch.utils.data.Sampler 类实例。采样器定义了检索样本的策略,顺序或随机或任何其他方式。使用采样器时应将 Shuffle 设置为 false。 Batch_Sampler :批处理级别。 num_workers :加载数据所需的子进程数。 collahttps://www.techweb.com.cn/cloud/2021-07-16/2849205.shtml

8.PyTorch中Dataset,DataLoader,Sampler的关系PicassoooPyTorch中Dataset, DataLoader, Sampler的关系可用下图概括: 用文字表达就是:Dataloader中包含Sampler和Dataset,Sampler产生索引,Dataset拿着这个索引在数据集文件夹中找到对应的样本(每个样本对应一个索引,就像列表中每个元素对应一个索引),并给该样本配上标签,最后返回(样本+标签)给调用方。 https://www.cnblogs.com/picassooo/p/12853672.html

9.多模态大模型实战DataLoader 既可以使用DDP的分布式DataLoader(即带上DistributedSampler),也可以直接将Dataset输入给deepspeed.initialize()得到DataLoader 优化器 目前发现如果打开zero_optimization的offload_optimizer,是得使用DeepSpeed内部的fused的optimizer的,直接使用torch自带的optimizer会报错: https://juejin.cn/post/7314519123178127372