Değişken Uzunluktaki Girdiler için collate_fn
Düzensiz örnekleri doldurup üst üste koyun.
Değişken Uzunluktaki Girdiler için collate_fn, CoddyKit'te ücretsiz bir Deep Learning Academy dersidir. Bu, 4 dersinin 3. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, Deep Learning Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. Deep Learning Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Bu dersin bazı bölümleri henüz çevrilmemiş olup İngilizce olarak gösterilmektedir.
When Samples Don't Match
Stacking into a batch needs every sample the same shape. But sentences and audio clips have different lengths, so the default collate step fails. 🧩
What collate_fn Does
The DataLoader gathers a list of samples and passes them to collate_fn, which merges them into one batch. By default it simply stacks tensors.
Ragged Inputs Break Stacking
Try to stack a length-5 and a length-8 sequence and PyTorch raises a shape error. Ragged lengths are exactly the case a custom collate must handle.
Write Your Own collate_fn
You pass a function to the DataLoader's collate_fn argument. It receives a list of samples and returns whatever batch shape your model expects.
loader = DataLoader(ds, batch_size=4, collate_fn=my_collate)Step One: Split the List
Inside your function, unzip the list of pairs into separate sequences and labels. Now you can treat each group on its own before merging.
def my_collate(batch):
seqs, labels = zip(*batch)Pad to the Longest
The trick for variable lengths is padding: extend every sequence to the longest one with a filler value, so they finally share a shape.
pad_sequence Does It for You
PyTorch ships pad_sequence, which pads a list of tensors to equal length and stacks them. Set batch_first so the batch dimension comes first.
from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence
padded = pad_sequence(seqs, batch_first=True)Remember the Real Lengths
Padding adds fake tokens, so also return each sequence's true length. Your model uses these to ignore the padded positions during the forward pass.
lengths = torch.tensor([len(s) for s in seqs])Stack the Labels
Labels are usually fixed size, so a normal stack works for them. Return the padded inputs, the lengths, and the stacked labels together.
labels = torch.stack(labels)
return padded, lengths, labelsMask Out the Padding
Later you build a mask from the lengths so the loss and attention skip padded slots. Padding fills shape without polluting the gradients.
One Function, Any Shape
With a custom collate_fn, the same DataLoader handles text, audio, and graphs. You control exactly how loose samples become one tidy batch.
Quick Check
Why do variable-length sequences need a custom collate_fn?
Recap
A custom collate_fn turns a list of uneven samples into one batch, usually by padding sequences to equal length and tracking their real sizes. 🎉
Sıkça Sorulan Sorular
“Değişken Uzunluktaki Girdiler için collate_fn” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Değişken Uzunluktaki Girdiler için collate_fn” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve Deep Learning Academy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. Deep Learning Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“Değişken Uzunluktaki Girdiler için collate_fn” dersinde ne öğreneceğim?
Düzensiz örnekleri doldurup üst üste koyun. Deep Learning Academy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
Deep Learning Academy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te Deep Learning Academy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 3. dersidir.
“Değişken Uzunluktaki Girdiler için collate_fn” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu Deep Learning Academy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her Deep Learning Academy dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- Özel Veri Kümesi Sınıfı Yazma
- Gruplama, Karıştırma ve num_workers
- Değişken Uzunluktaki Girdiler için collate_fn
- Girdileri Normalleştirme ve Standartlaştırma