DistributedBatchSampler

class paddle.io.DistributedBatchSampler ( dataset=None, batch_size, num_replicas=None, rank=None, shuffle=False, drop_last=False ) [源代码]

分布式批采样器加载数据的一个子集。每个进程可以传递给DataLoader一个DistributedBatchSampler的实例，每个进程加载原始数据的一个子集。

注解

假定Dataset的大小是固定的。

参数:

  • dataset (paddle.io.Dataset) - 此参数必须是 paddle.io.Dataset 的一个子类实例或实现了 __len__ 的Python对象，用于生成样本下标。默认值为None。

  • batch_size (int) - 每mini-batch中包含的样本数。

  • num_replicas (int, optional) - 分布式训练时的进程个数。如果是None，会依据 paddle.distributed.ParallenEnv 获取值。默认是None。

  • rank (int, optional) - num_replicas个进程中的进程序号。如果是None，会依据 paddle.distributed.ParallenEnv 获取值。默认是None。

  • shuffle (bool) - 是否需要在生成样本下标时打乱顺序。默认值为False。

  • drop_last (bool) - 是否需要丢弃最后无法凑整一个mini-batch的样本。默认值为False。

返回：返回样本下标数组的迭代器。

返回类型: DistributedBatchSampler

代码示例

  1. import numpy as np
  3. from paddle.io import Dataset, DistributedBatchSampler
  5. # init with dataset
  6. class RandomDataset(Dataset):
  7.     def __init__(self, num_samples):
  8.         self.num_samples = num_samples
  10.     def __getitem__(self, idx):
  11.         image = np.random.random([784]).astype('float32')
  12.         label = np.random.randint(0, 9, (1, )).astype('int64')
  13.         return image, label
  15.     def __len__(self):
  16.         return self.num_samples
  18. dataset = RandomDataset(100)
  19. sampler = DistributedBatchSampler(dataset, batch_size=64)
  21. for data in sampler:
  22.     # do something
  23.     break

set_epoch ( epoch )

设置epoch数。当设置``shuffle=True``时，此epoch被用作随机种子。默认情况下，用户可以不用此接口设置，每个epoch时，所有的进程(workers)使用不同的顺序。如果每个epoch设置相同的数字，每个epoch数据的读取顺序将会相同。

参数：

  • epoch (int) - epoch数。

代码示例

  1. import numpy as np
  3. from paddle.io import Dataset, DistributedBatchSampler
  5. # init with dataset
  6. class RandomDataset(Dataset):
  7.     def __init__(self, num_samples):
  8.         self.num_samples = num_samples
  10.     def __getitem__(self, idx):
  11.         image = np.random.random([784]).astype('float32')
  12.         label = np.random.randint(0, 9, (1, )).astype('int64')
  13.         return image, label
  15.     def __len__(self):
  16.         return self.num_samples
  18. dataset = RandomDataset(100)
  19. sampler = DistributedBatchSampler(dataset, batch_size=64)
  21. for epoch in range(10):
  22.     sampler.set_epoch(epoch)