valid_dataloader = DataLoader
时间: 2024-03-04 18:50:38 浏览: 30
这段代码是用来构建一个数据加载器(DataLoader)对象,用于加载验证集(valid_dataset)的数据。数据加载器会按照指定的批量大小(batch_size)对数据进行分批,同时可以指定是否要对数据进行随机洗牌(shuffle)。在这段代码中,数据加载器不会对验证集进行随机洗牌,而是按照原来的顺序加载数据。另外,数据加载器还会使用验证集的自定义处理函数(collate_fn)对数据进行处理,以适应模型的输入格式。最后,由于验证集的数据可能无法被完整地分为一个批次,因此可以通过设置drop_last=True来丢弃最后一个不完整的批次数据。
相关问题
train_dataset = LegacyPPIDataset(mode='train') valid_dataset = LegacyPPIDataset(mode='valid') test_dataset = LegacyPPIDataset(mode='test') train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, collate_fn=collate) valid_dataloader = DataLoader(valid_dataset, batch_size=batch_size, collate_fn=collate) test_dataloader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, collate_fn=collate) n_classes = train_dataset._labels.shape[1] num_feats = train_dataset.features.shape[1]
这段代码是用来加载和处理数据集的。其中`LegacyPPIDataset`是一个自定义的数据集类,用于加载PPID(Protein-Protein Interaction)数据集。`mode`参数指定了数据集的模式,可以是训练集、验证集或测试集。`DataLoader`是一个PyTorch中用于批量处理数据的工具,将数据集分成一批一批的,方便模型训练。`batch_size`参数指定了每个批次的大小。`collate`参数是一个自定义的函数,用于将数据集中的样本转换成模型可以处理的格式。`n_classes`和`num_feats`分别表示类别数和特征数量。这段代码的作用是将数据集加载到内存中,方便模型训练。
def TrainLSTM(train_dataloader, valid_dataloader, num_epochs = 3):解释这行代码
这行代码定义了一个名为TrainLSTM的函数,该函数需要三个参数:train_dataloader、valid_dataloader和num_epochs。train_dataloader和valid_dataloader是用于模型训练和验证的数据加载器,num_epochs表示模型需要在训练数据上迭代的次数。函数的主要功能是使用LSTM模型对训练数据进行训练,并在每个epoch结束时对模型在验证集上的表现进行评估。函数的返回值是经过训练的LSTM模型。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![gz](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083447.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)