1.pytorch函数DataLoaderpytorch中的dataloader函数Dataset(https://blog.csdn.net/TH_NUM/article/details/80877196)只负责数据的抽象,一次调用getitem只返回一个样本。前面提到过,在训练神经网络时,最好是对一个batch的数据进行操作,同时还需要对数据进行shuffle和并行加速等。对此,PyTorch提供了DataLoader帮助我们实现这些功能。 https://blog.csdn.net/TH_NUM/article/details/80877687

2.PyTorchDataset的shuffle与不shuffle:为何会产生显著差异?如何深度学习模型通过多轮迭代对数据进行训练,模型的更新受数据分布的影响较大。当数据顺序固定时,模型可能过度拟合某些模式,导致收敛速度变慢或效果下降;而随机打乱数据(shuffle)有助于打破数据中的顺序相关性,提高模型的泛化能力。 1.2shuffle的作用 在PyTorch中,DataLoader的shuffle参数决定了数据在每个epoch中的排列顺序: https://blog.51cto.com/u_16827017/12564698

3.[PyTorch]dataloader使用教程nlp中的dataloader的使用 torch.utils.data.DataLoader中的参数: dataset(Dataset) – dataset from which to load the data. batch_size(int,optional) – how many samples per batch to load (default: 1). shuffle(bool,optional) – set toTrueto have the data reshuffled at every epoch (default: Falshttps://www.jianshu.com/p/8ea7fba72673