可以通过在代码中显式地指定BFS或DFS来解决这个问题。例如,在使用torch中的Dataloader加载数据时,可以使用参数shuffle=False来明确指定使用BFS扩展。示例代码如下:
from torch.utils.data import DataLoader
from my_dataset import MyDataset
# 显式指定Dataloader使用BFS扩展
dataloader_bfs = DataLoader(MyDataset(), batch_size=32, shuffle=False, num_workers=2, collate_fn=collate_fn, pin_memory=True)
# 显式指定Dataloader使用DFS扩展
dataloader_dfs = DataLoader(MyDataset(), batch_size=32, shuffle=True, num_workers=2, collate_fn=collate_fn, pin_memory=True)
通过这种方式,用户可以明确指定使用BFS或DFS来扩展变量,以达到更好的实验效果。
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