collate_fn（collate function）是在 PyTorch 中 DataLoader 中使用的一个参数，用于自定义数据加载和批处理的方式。在训练神经网络时，通常会将数据划分成小批量进行处理，collate_fn 就是用来指定如何将单个样本组合成小批量的。
collate_fn 接受一个批量的样本列表作为输入，并将它们组合成一个批量的数据。在自定义 collate_fn 时，可以根据数据的不同特点和需求，灵活地进行处理。
以下是一个简单的示例，说明了如何定义一个 collate_fn：
import torchdef collate_fn(batch):# batch 是一个样本列表，每个样本是一个元组 (data, label)data = [item[0] for item in batch] # 提取样本数据label = [item[1] for item in batch] # 提取样本标签# 将数据和标签转换为张量data = torch.stack(data, dim=0)label = torch.tensor(label)return data, label
在这个示例中，collate_fn 接受一个批量的样本列表 batch，每个样本是一个元组，包含数据和标签。然后，collate_fn 分别提取数据和标签，并将它们转换为张量。最后，返回一个包含批量数据和批量标签的元组。
在使用 DataLoader 时，可以将自定义的 collate_fn 传递给 DataLoader 的 collate_fn 参数，如下所示：
from torch.utils.data import DataLoader# 假设 dataset 是你的数据集对象
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, collate_fn=collate_fn)
通过这样的设置，DataLoader 就会在每次迭代时使用指定的 collate_fn 将样本组合成批量数据，从而实现批量化处理。
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