targets = [{k: v.to(device) for k, v in t.items()} for t in targets]

这段代码是一个列表推导式，用于将一个列表中的字典元素中的值转移到指定的设备上。

假设`targets`是一个包含多个字典的列表，每个字典代表一个目标。代码中的列表推导式遍历`targets`列表中的每个字典元素，并将其中的值（`v`）使用`.to(device)`方法转移到指定的设备上。

具体而言，代码使用了字典推导式 `{k: v.to(device) for k, v in t.items()}`，遍历每个字典元素`t`中的键值对，并将值`v`使用`.to(device)`方法转移到指定的设备上，然后构建新的字典。最后，整个列表推导式将转移到指定设备上的字典元素组成一个新的列表，并赋值给变量`targets`。

这段代码适用于将目标数据（如张量）转移到指定设备上进行计算，常见于深度学习模型中。

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相关问题

targets = [{k: v.to(device) for k, v in t.items()} for t in targets] AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'items'

这个错误通常是因为 `targets` 中的某个元素不是字典类型，而是一个 `Tensor` 类型的变量。在这种情况下，我们无法使用 `.items()` 方法来将其转换为字典类型。

要解决这个问题，我们需要检查 `targets` 的每个元素是否都是字典类型，并确保其符合我们代码中的要求。如果存在不符合要求的元素，我们需要对其进行相应的处理，例如将其转换为字典类型或者从 `targets` 中删除它。

for images, targets in trainloader: images = [image.to(device) for image in images] targets = [{k: v.to(device) for k, v in t.items()} for t in targets] # 前向传播 outputs = model(images, targets) # 计算损失 loss = sum(loss for loss in outputs.values()) # 反向传播并更新模型参数 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() 现在t中的元素都是tensor类型，如何优化代码

如果 `targets` 中的元素都是 `Tensor` 类型，你可以使用以下代码来将其转换为字典类型：

targets = [{'boxes': t[:, :4].to(torch.float32),
            'labels': t[:, 4].to(torch.int64)} for t in targets]

这行代码假设 `Tensor` 类型的元素是包含 bounding box 坐标和标签的数据，其中 `t[:, :4]` 表示取前四列，即 bounding box 坐标， `t[:, 4]` 表示取第五列，即标签。

上述代码将每个 `Tensor` 类型的元素转换为一个字典，其中 `'boxes'` 对应 bounding box 坐标，`'labels'` 对应标签。这样，你就可以在模型中使用 `targets[i]['boxes']` 和 `targets[i]['labels']` 来访问 `targets` 中的元素。

注意，上述代码假设每个 `Tensor` 类型的元素都包含 bounding box 坐标和标签，并且这些信息都存储在第一维度上。如果你的数据结构不同，需要相应地修改代码。