def __init__(self, batches, batch_size, device): self.batch_size = batch_size self.batches = batches self.n_batches = len(batches) // batch_size self.residue = False # 记录batch数量是否为整数 if len(batches) % self.n_batches != 0: self.residue = True self.index = 0 self.device = device
时间: 2024-02-14 14:03:50 浏览: 34
这段代码是定义了一个类的初始化方法,接收三个参数:batches、batch_size和device。它的作用是对传入的数据进行一些处理并初始化一些变量。其中,batches是一个包含所有批次数据的列表,batch_size是指定的批次大小,device是指定的设备。具体来说,代码中通过计算获得了总批次数(n_batches),并记录了是否存在不能整除的余数(residue)。同时,该类还记录了当前处理到的批次的索引(index)。
相关问题
self.batch_size = batch_size self.batches = batches
这段代码的作用是将输入数据集的批次大小 batch_size 和数据集 batches 存储到迭代器的属性中。self.batch_size 记录每个 batch 中数据的数量,self.batches 记录整个数据集中的所有数据点。这个迭代器可以用于将数据集划分成一个个大小为 batch_size 的 batch。
def __next__(self): if self.residue and self.index == self.n_batches: batches = self.batches[self.index * self.batch_size: len(self.batches)] self.index += 1 batches = self._to_tensor(batches) return batches elif self.index >= self.n_batches: self.index = 0 raise StopIteration else: batches = self.batches[self.index * self.batch_size: (self.index + 1) * self.batch_size] self.index += 1 batches = self._to_tensor(batches) return batches
这段代码是一个 Python 迭代器的实现,用于遍历输入数据集中的所有批次。具体来说,该迭代器的初始化函数中传入了数据集 batches、每批次的大小 batch_size 和设备 device,初始化了一些必要的参数,并且判断数据集的 batch 数量是否为整数。next 函数中,如果 batch 数量不是整数并且当前遍历到了最后一个 batch,那么就取出最后一个 batch,并将 self.index 加 1。如果当前遍历的 batch 数量已经超过了数据集中的 batch 数量,那么就将 self.index 设置为 0,然后抛出 StopIteration 异常。如果以上两种情况都不是,那么就取出下一个 batch,并将 self.index 加 1,然后将这个 batch 转换成 PyTorch Tensor 的形式并返回。该迭代器可以用于将数据集中的所有批次依次输入神经网络模型中进行训练。
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