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

这段代码定义了一个数据迭代器类，用于对数据集进行批量处理。它的输入参数包括一个数据集（即一个由三元组构成的列表）、批量大小和设备类型。该类的成员变量包括批量大小、数据集分成的批次数量、是否存在余数、当前批次的索引和设备类型。其中，批次数量等于数据集大小除以批量大小，如果存在余数，就需要额外处理最后一个批次。该类还定义了一个 __iter__ 函数，用于返回一个迭代器，每次迭代返回一个批次。在迭代过程中，它会根据当前批次的索引，从数据集中取出对应的数据，并将其转换成 PyTorch 张量，并将其放到设备上。同时，它还会更新当前批次的索引，以便下一次迭代。如果当前批次是最后一个批次，并且存在余数，那么它会将余数部分作为一个单独的批次返回。

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。