Pytorch 是否可以使用Pytork'倒扣最后一个；什么是数据加载器？

我目前正在尝试制作一个定制的PyTorch数据加载器

我知道，当首次声明DataLoader对象时，设置

drop\u last=True

会告诉对象如果大小不合适，则删除最后一个不完整的批。然而，我想知道是否可以反过来做，数据加载器从后面计算批数和计数

我问这个问题的原因是因为我目前使用的数据是时间序列数据，我想使用最新的样本，因此，如果从数据的最旧部分删除“剩余”样本，这将是理想的

我想到了一些方法，比如首先反转数据，然后创建DataLoader对象并将其反转回原来的方式，或者先反转数据并创建对象，然后在运行

\uu getitem\uuuuu

时按相反顺序输入

idx

，但这似乎很麻烦，而且容易出错，所以我想知道PyTorch是否提供了这种行为

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提前感谢。

计算将要移除的样本数量相对简单。一旦你有了这个数字，你就可以用它从一开始就截断你的数据。比如说

batch_size = ... # your batch size
dataset = ... # your dataset

# compute number of samples to remove
dropped_samples = len(dataset) - batch_size * int(len(dataset) // batch_size)

subset_dataset = torch.utils.data.Subset(dataset, range(dropped_samples, len(dataset)))
loader = torch.utils.data.DataLoader(subset_dataset, ...

在这种情况下，设置

drop\u last=True

将无效，因为

len（子集数据集）

可被

批大小整除