如何深入理解Pytorch DataLoader中的collate_fn参数应用技巧？

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pythonclass DataLoader(torch.utils.data.DataLoader): def __init__(self, dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=default_collate, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0):

DataLoader完整的参数表如下：

class torch.utils.data.DataLoader( dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=<function default_collate>, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None)

DataLoader在数据集上提供单进程或多进程的迭代器

几个关键的参数意思：

- shuffle：设置为True的时候，每个世代都会打乱数据集

- collate_fn：如何取样本的，我们可以定义自己的函数来准确地实现想要的功能

- drop_last：告诉如何处理数据集长度除于batch_size余下的数据。