Collect.query.paginate(page=page, per_page=10)什么意思

时间: 2023-06-04 12:09:05 浏览: 44
Collect.query.paginate(page=page, per_page=10)是一个Flask框架中使用的分页函数。其中page参数表示当前页数,per_page参数表示每页显示的数量。这个函数的作用是将数据分页显示,方便用户查看。
相关问题

Collect.query.paginate()什么意思

Collect.query.paginate()是指在一个Flask应用中使用SQLAlchemy来查询数据时,使用paginate()方法进行分页显示查询结果。它可以将查询结果分成多页,并提供简便的方式来获取某一特定页的数据。

result = ts.trainer.offpolicy_trainer( policy, train_collector, test_collector, max_epoch=max_epoch, step_per_epoch=step_per_epoch, collect_per_step=collect_per_step, episode_per_test=30, batch_size=64, train_fn=lambda e1, e2: policy.set_eps(0.1 / round), test_fn=lambda e1, e2: policy.set_eps(0.05 / round), writer=None)的collect_per_step是什么

collect_per_step是指在每个训练epoch中,agent从环境中采集数据的步数。具体来说,在每个epoch中,agent会执行step_per_epoch次训练步骤,每个训练步骤中,agent会从环境中连续采集collect_per_step个样本,这些样本将被用于训练agent的策略网络。因此,collect_per_step的值越大,agent每次采集的样本就越多,训练效率也就越高。但是,如果collect_per_step的值过大,可能会导致agent采集到的样本之间存在较大的相关性,从而影响训练效果。

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dataset_type = 'PascalVOCDataset' data_root = 'data/VOCdevkit/VOC2012' img_norm_cfg = dict( mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, 57.12, 57.375], to_rgb=True) crop_size = (512, 512) train_pipeline = [ dict(type='LoadImageFromFile'), dict(type='LoadAnnotations'), dict(type='Resize', img_scale=(2048, 512), ratio_range=(0.5, 2.0)), dict(type='RandomCrop', crop_size=crop_size, cat_max_ratio=0.75), dict(type='RandomFlip', prob=0.5), dict(type='PhotoMetricDistortion'), dict(type='Normalize', **img_norm_cfg), dict(type='Pad', size=crop_size, pad_val=0, seg_pad_val=255), dict(type='DefaultFormatBundle'), dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_semantic_seg']), ] test_pipeline = [ dict(type='LoadImageFromFile'), dict( type='MultiScaleFlipAug', img_scale=(2048, 512), # img_ratios=[0.5, 0.75, 1.0, 1.25, 1.5, 1.75], flip=False, transforms=[ dict(type='Resize', keep_ratio=True), dict(type='RandomFlip'), dict(type='Normalize', **img_norm_cfg), dict(type='ImageToTensor', keys=['img']), dict(type='Collect', keys=['img']), ]) ] data = dict( samples_per_gpu=4, workers_per_gpu=4, train=dict( type=dataset_type, data_root=data_root, img_dir='JPEGImages', ann_dir='SegmentationClass', split='ImageSets/Segmentation/train.txt', pipeline=train_pipeline), val=dict( type=dataset_type, data_root=data_root, img_dir='JPEGImages', ann_dir='SegmentationClass', split='ImageSets/Segmentation/val.txt', pipeline=test_pipeline), test=dict( type=dataset_type, data_root=data_root, img_dir='JPEGImages', ann_dir='SegmentationClass', split='ImageSets/Segmentation/val.txt', pipeline=test_pipeline)) 解释一下这个代码

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