1樓：陳瀚可
一般用 TTA 的大多數情況下都已經實現了 k-fold 和 train time augmentation 吧? 這樣的話簡單的來說就是 dataset 給 train() 的 augmentation 和給 eval() 的 augmentation 不同就是了:
你的目的是創造給 train() 和 eval() 不同的 augmentation 方法. 你希望在 MyDataset 裡實現 (據說這樣最大的利用了 Pytorch DataLoader 的效能?: 更好的平衡 GPU 和 CPU?
)如果你在用 Pytorch 的 DataLoader (推薦使用), 你會發現乙個問題: 在執行
forbatch_index,(
ids,
image
,labels_0
,image_for_display)in
enumerate
(dataloader
):時, 會直接呼叫 class MyDataset(data.Dataset) 裡面的 def __getitem__(self, indice).
但是這個呼叫卻不能加入更多的引數, 如 useTrain=False 之類的 (除非你更改 Pytorch 內部原始碼)
自定義 class MyDataset(data.Dataset)
自定義乙個 train_collate Method. 這個變數就是你告訴 DataLoader 你這是在 train 還是在 evil. 例如:
train_loader = data.DataLoader(self.datasetbatch_size=batch_sizeshuffle=Falsesampler=self.
folded_samplers[config.fold]["train"batch_sampler=Nonenum_workers=config.TRAIN_NUM_WORKERcollate_fn=train_collatepin_memory=Truedrop_last=Falsetimeout=0worker_init_fn=None
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