Dataloader

面对 4K 分辨率的庞大张量，传统的 PyTorch 数据加载方式会瞬间导致显存溢出（OOM）。本文将带你从零构建一个专为超分辨率任务定制的、高效 DataLoader。

微调听起来很简单，无非就是加载一下 `.pth` 权重接着跑。但在实际落地中，为了保证实验的绝对可复现性以及无损的特征迁移**，我踩了不少坑。这篇文章就来复盘一下我是如何从零构建一个稳健的微调流水线。

我花时间从零重构了一个专为内窥镜超分设计的（HyperKvasir数据集）PyTorch `DataLoader` 流水线。本文将复盘这一过程中的核心技术点。