2024年5月20日发(作者：)
dataloader中的魔法函数
在PyTorch中，我们经常使用dataloader来加载数据集。在
dataloader中有一些魔法函数，它们可以帮助我们更好地处理数据。
1. __len__()
__len__()函数返回数据集的大小，这个函数非常重要，因为
dataloader需要知道数据集的大小才能正确地分批次加载数据。
2. __getitem__()
__getitem__()函数返回数据集中指定索引的数据，这个函数也
非常重要，因为它可以让我们使用索引来获取我们需要的数据。
3. collate_fn()
collate_fn()函数用于将多个样本组成一个批次的数据。在默认
情况下，它将每个样本视为一个张量，然后将这些张量堆叠在一起。
但是，如果我们有不同大小的张量，我们可以使用collate_fn()函
数来对它们进行处理。
4. sampler()
sampler()函数用于指定数据集的采样方法。在默认情况下，
dataloader使用随机采样方法，但是如果我们想使用其他的采样方
法，比如顺序采样或者带权重的采样，我们可以自定义sampler()函
数来实现。
5. pin_memory()
pin_memory()函数用于将数据复制到固定的内存位置，这样在
GPU中加载数据时会更快。如果我们的数据集很大，我们可以使用
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pin_memory()函数来加快数据加载的速度。
以上就是dataloader中的一些魔法函数，它们可以帮助我们更
好地处理数据，提高模型的训练效率。
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