注意力

2024 年 6 月状态更新：删除 DataPipes 和 DataLoader V2

我们将 torchdata 存储库重新调整为torch.utils.data.DataLoader的迭代增强。我们不打算 继续开发或维护 [DataPipes] 和 [DataLoaderV2] 解决方案，它们将从 torchdata 存储库。我们还将重新访问 pytorch/pytorch 中的 DataPipes 引用。在 torchdata==0.8.0（2024 年 7 月）版本中，它们将被标记为已弃用，而在 0.9.0（2024 年 10 月）中，它们将被删除。现存 建议用户固定到 torchdata==0.8.0 或更旧版本，直到他们能够迁移出去。随后的 版本将不包含 DataPipes 或 DataLoaderV2。 如果您有建议或评论，请联系我们（请使用此问题进行反馈）

效用函数

DataPipe 图形可视化

to_graph

通过返回 来可视化 DataPipe，该 是数据管道的图形。

常用效用函数

清洁工	调用各种 obj 清理过程，例如：- 关闭流
pin_memory_fn	用于将数据移动到固定内存的实用程序函数。

文件对象和流实用程序

StreamWrapper 的

引入 StreamWrapper 来包装由 DataPipe 操作（如 FileOpener）生成的文件处理程序。

数据加载器

有关 DataLoader 的文档，请参阅文档。或者，更具体地说，是 DataLoader API 部分。torch.utils.data

DataLoader v2 目前正在开发中。有关更多信息，请参阅 DataLoader2。

采样

有关 Sampler 的文档，请参阅 数据加载顺序 文档。 Sampler API 部分位于此处。torch.utils.data