更快的pytorch数据集文件

作者: 浮华丶
发布时间: 2025-04-22 06:53:29 (2月前)
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明月清风上善若水自由如风 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 我遍历了我的数据集，在hdf5中创建了一个hdf5文件并存储了元素。事实证明，当hdf5打开时，它不会加载ram中的所有数据，而是加载标题。然后使用标头根据请求获取数据，这就是我解决问题的方法。 </p> <P> 参考： <a href="http://www.machinelearninguru.com/deep_learning/data_preparation/hdf5/hdf5.html" rel="nofollow noreferrer"> http://www.machinelearninguru.com/deep_learning/data_preparation/hdf5/hdf5.html </A> </p> </DIV>

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v-star*위위 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 一个简单的解决方案是预处理数据集并分别保存原始3D卷的多个较小作物。这样，您可以牺牲一些磁盘空间来实现更高效的IO。 </p> <P> 请注意，您可以在此处与裁剪尺寸进行权衡：保存比输入所需的更大的裁剪使您仍然可以随时进行随机裁剪。如果在预处理步骤中保存重叠的作物，则可以确保仍可以生成原始数据集的所有可能的随机作物。 </p> <P> 或者，您可以尝试使用自定义数据加载器来保留几批的完整卷。注意，这可能会在批次之间产生一些相关性。由于许多机器学习算法依赖于i.i.d样本（例如随机梯度下降），相关批次很容易造成一些严重的混乱。 </p> </DIV>

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