關(guān)于Pytorch中怎么自定義Dataset數(shù)據(jù)集類、怎樣使用DataLoader迭代加載數(shù)據(jù)，這篇官方文檔已經(jīng)說得很清楚了，這里就不在贅述。

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現(xiàn)在的問題：有的時候，特別對于NLP任務(wù)來說，輸入的數(shù)據(jù)可能不是定長的，比如多個句子的長度一般不會一致，這時候使用DataLoader加載數(shù)據(jù)時，不定長的句子會被胡亂切分，這肯定是不行的。

解決方法是重寫DataLoader的collate_fn，具體方法如下：

# 假如每一個樣本為：
sample = {
	# 一個句子中各個詞的id
	'token_list' : [5, 2, 4, 1, 9, 8],
	# 結(jié)果y
	'label' : 5,
}


# 重寫collate_fn函數(shù)，其輸入為一個batch的sample數(shù)據(jù)
def collate_fn(batch):
	# 因為token_list是一個變長的數(shù)據(jù)，所以需要用一個list來裝這個batch的token_list
  token_lists = [item['token_list'] for item in batch]
  
  # 每個label是一個int，我們把這個batch中的label也全取出來，重新組裝
  labels = [item['label'] for item in batch]
  # 把labels轉(zhuǎn)換成Tensor
  labels = torch.Tensor(labels)
  return {
    'token_list': token_lists,
    'label': labels,
  }


# 在使用DataLoader加載數(shù)據(jù)時，注意collate_fn參數(shù)傳入的是重寫的函數(shù)
DataLoader(trainset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=4, collate_fn=collate_fn)

網(wǎng)頁標題：PytorchDataLoader變長數(shù)據(jù)處理方式-創(chuàng)新互聯(lián)
當前鏈接：http://jinyejixie.com/article12/ggogc.html

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