def shared_step(self, batch, is_train):怎么看batch的详细数据
时间: 2024-01-26 12:02:10 浏览: 25
要查看batch的详细数据,需要先了解batch的数据结构。在PyTorch中,一个batch通常是一个列表,其中包含多个张量。可以使用以下方法查看每个张量的大小:
```
for tensor in batch:
print(tensor.size())
```
这将打印出batch中每个张量的大小。如果要查看每个张量中的具体数值,可以使用以下方法:
```
for tensor in batch:
print(tensor)
```
这将打印出batch中每个张量的数值。请注意,这可能会在控制台中打印大量的信息,因此仅适用于小型batch。如果要查看更大的batch,可以使用以下方法:
```
import numpy as np
for tensor in batch:
print(np.array(tensor))
```
这将将每个张量转换为NumPy数组,并打印出其数值。请注意,这可能会占用大量内存,因此请谨慎使用。
相关问题
class TimeWindowSequence(Sequence): def __init__(self, x, y, batch_size, window_size): self.x = x self.y = y self.batch_size = batch_size self.window_size = window_size self.window_count = int(np.ceil(x.shape[0] / window_size)) def __len__(self): return int(np.ceil(self.x.shape[0] / self.batch_size)) def __getitem__(self, idx): batch_x = np.zeros((self.batch_size, self.window_size, self.x.shape[1])) batch_y = np.zeros((self.batch_size, self.y.shape[1])) for i in range(self.batch_size): j = idx * self.batch_size + i if j >= self.window_count: break window_x = self.x[j*self.window_size:(j+1)*self.window_size, :] window_y = self.y[j*self.window_size:(j+1)*self.window_size, :] batch_x[i, :window_x.shape[0], :] = window_x batch_y[i, :] = window_y[-1, :] return batch_x, batch_y出现
这段代码中似乎缺少了一个缩进,导致 `return` 语句在 `for` 循环内部。可以尝试将 `return` 语句缩进到 `for` 循环外部,如下所示:
```
class TimeWindowSequence(Sequence):
def __init__(self, x, y, batch_size, window_size):
self.x = x
self.y = y
self.batch_size = batch_size
self.window_size = window_size
self.window_count = int(np.ceil(x.shape[0] / window_size))
def __len__(self):
return int(np.ceil(self.x.shape[0] / self.batch_size))
def __getitem__(self, idx):
batch_x = np.zeros((self.batch_size, self.window_size, self.x.shape[1]))
batch_y = np.zeros((self.batch_size, self.y.shape[1]))
for i in range(self.batch_size):
j = idx * self.batch_size + i
if j >= self.window_count:
break
window_x = self.x[j*self.window_size:(j+1)*self.window_size, :]
window_y = self.y[j*self.window_size:(j+1)*self.window_size, :]
batch_x[i, :window_x.shape[0], :] = window_x
batch_y[i, :] = window_y[-1, :]
return batch_x, batch_y
```
这样应该就可以解决这个问题了。
解释代码:class BatchSampler(object): def __init__(self, sampler_size, batch_size=16, shuffle=True, drop_last=False): if batch_size <= 0: raise ValueError( "Illegal batch_size(= {}) detected".format(batch_size)) self.batch_size = batch_size self.drop_last = drop_last self.sampler_index = list(range(sampler_size)) self.sampler_size = sampler_size if shuffle: random.shuffle(self.sampler_index) def __len__(self): return self.sampler_size def __iter__(self): base = 0 step = self.batch_size while True: if base + step > self.sampler_size: break yield (self.sampler_index[base:base + step] if step != 1 else self.sampler_index[base]) base += step if not self.drop_last and base < self.sampler_size: yield self.sampler_index[base:]
这段代码定义了一个BatchSampler类,它的作用是将一个数据集分成多个batch,并可以进行随机打乱和去除最后一个不足batch的数据。
在初始化函数中,它接受四个参数:sampler_size表示数据集的大小,batch_size表示每个batch的大小,默认为16,shuffle表示是否进行随机打乱,默认为True,drop_last表示是否去除最后一个不足batch的数据,默认为False。如果batch_size小于等于0,则会抛出ValueError异常。
在__init__函数中,它将sampler_index初始化为一个包含0到sampler_size-1的整数列表,并进行随机打乱(如果shuffle为True)。
在__len__函数中,它返回sampler_size,表示整个数据集中的样本数量。
在__iter__函数中,它通过迭代器的方式依次返回每个batch的索引。它将一个指针base初始化为0,一个步长step初始化为batch_size,然后进入一个无限循环,每次取出从base到base+step-1的batch索引并返回,直到base+step大于等于sampler_size时跳出循环。如果drop_last为False且base小于sampler_size,则会将剩余的索引作为最后一个batch返回。
因此,通过使用BatchSampler类,我们可以轻松地将一个数据集分成多个batch,并可以进行随机打乱和去除最后一个不足batch的数据。