collate_fn이란?

 

Collate Function

 

collate_fn(collate function)은 PyTorch의 DataLoader에서 사용되는 함수로, 데이터셋의 개별 샘플을 미니배치로 결합하는 역할을 한다.

PyTorch의 DataLoader는 데이터셋에서 미니배치를 효율적으로 생성하기 위한 유틸리티 클래스이다. DataLoader는 데이터셋을 반복(iteration) 가능한 객체로 만들어주며, 각 반복(iteration)마다 미니배치를 반환한다. 이때 collate_fn 매개변수를 통해 사용자 정의된 함수를 지정할 수 있다.

일반적으로 collate_fn은 리스트 형태의 개별 샘플들을 받아서 텐서로 변환하고, 필요한 전처리를 수행하여 최종적인 미니배치를 생성한다.

데이터셋에 있는 모든 샘플을 동일한 크기로 변환하여 모델에 입력으로 사용될 수도 있다. 예를 들어, 시퀀스 데이터의 경우 패딩(padding)을 추가하여 시퀀스의 길이를 맞추는 작업을 수행한다.

아래는 간단한 collate_function의 예시이다.

def collate_fn(batch):
    # 개별 샘플에서 필요한 정보 추출
    data = [item['data'] for item in batch]
    labels = [item['label'] for item in batch]
    
    # 데이터 전처리 (예: 토큰화, 패딩 등)
    processed_data = preprocess(data)
    
    # 전처리된 데이터를 텐서로 변환
    tensor_data = torch.tensor(processed_data)
    tensor_labels = torch.tensor(labels)
    
    return tensor_data, tensor_labels

dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, collate_fn=collate_fn)