在PyTorch中，数据加载器游标用于在训练期间迭代数据。游标跟踪数据集中的当前位置，并用于检索下一批数据进行训练。当训练跨越多个时期时，游标应在每个时期后重置到数据集的开头。这允许模型在训练期间多次查看整个数据集。这有助于提高模型的性能。PyTorch DataLoader如何在不同时期重置数据游标？它能保证从dataset开始重置吗？
DataLoader
dataset
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如前所述，PyTorch的DataLoader类将数据游标重置到不同时期的起始位置，这是通过为每个新时期的数据集创建一个新的迭代器对象来实现的。DataLoader类使用Sampler对象确定从数据集中检索样本的顺序。
1条答案
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如前所述，PyTorch的DataLoader类将数据游标重置到不同时期的起始位置，这是通过为每个新时期的数据集创建一个新的迭代器对象来实现的。
DataLoader类使用Sampler对象确定从数据集中检索样本的顺序。
从数据集中检索样本的顺序可以通过使用不同的Sampler对象来控制。
1.“RandomSampler”可用于以随机顺序检索样本。
但是，无论使用什么样的采样器，DataLoader类都保证在每个时期开始时重置数据游标。