return feat_job_batch.gather(1, opes_appertain_batch)
时间: 2023-10-03 13:02:33 浏览: 67
这段代码的作用是从 `feat_job_batch` 中按照 `opes_appertain_batch` 的索引来收集特征值。`gather` 函数的第一个参数是要收集的维度,这里是维度1,表示按行收集。第二个参数 `opes_appertain_batch` 是用作索引的张量。返回的结果是根据索引从 `feat_job_batch` 中收集到的特征值。
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解释下面这段代码 def pad_sequence(seq_feature, batch_first=True, padding_value=0, max_len=966): """对长度不同于模型输入的音频进行padding或截断""" feature_shape = seq_feature.shape feat_len = feature_shape[0] if feat_len > max_len: # truncate to max length seq_feature = seq_feature[:max_len].unsqueeze(0) return seq_feature batch_size = 1 trailing_dims = feature_shape[1:] if batch_first: out_dims = (batch_size, max_len) + trailing_dims else: out_dims = (max_len, batch_size) + trailing_dims out_tensor = seq_feature.data.new(*out_dims).fill_(padding_value) if batch_first: out_tensor[0, :feat_len, ...] = seq_feature else: out_tensor[:feat_len, 0, ...] = seq_feature return out_tensor
这段代码是用于对长度不同于模型输入的音频进行padding或截断的。具体来说,它的输入是一个形状为(seq_len, feature_dim)的特征序列,其中seq_len表示该特征序列的长度,feature_dim表示每个特征向量的维度。该函数首先获取输入序列的长度feat_len,如果feat_len大于max_len,就将输入序列截断到max_len的长度。如果feat_len小于等于max_len,就对输入序列进行padding,使其长度等于max_len。padding使用的值为padding_value。
输出为形状为(batch_size, max_len, feature_dim)的张量,其中batch_size表示批大小,如果batch_first为True,则batch_size为1,特征序列在第二个维度上,即张量的形状为(batch_size, seq_len, feature_dim),否则特征序列在第一个维度上,即张量的形状为(seq_len, batch_size, feature_dim)。输出张量中,长度小于等于原始特征序列长度feat_len的部分是原始特征序列,其余部分都是padding_value。
class sampler (Sampler): def u (self, train size, batch_ size): num_ data = train_ size self .num_ per batch = int(num_ data 1 batch_ size) self .batch size = batch_ size self .range = torch.arange(0, batch_ size) .view(1, batch_ size).long() self.leftover flag = False if num_ data % batch_ size: self.leftover = torch.arange(self .num_ per batch * batch_ size, num_ data) . long( )self.leftover flag = True def_ iter_a (self): rand_ num = torch.randperm(self .num_ per_ batch) .view(-1, 1) * self .batch size self .rand_ num = rand_ num. expand(self .num_ per_ batch, self .batch_size) + self .range self .rand num_view = self .rand_ num. view(-1) if self.leftover_ flag: self .rand_ num_ view = torch.cat((self.rand_ num_ view, self.leftover), 0 return iter(self .rand_ num_ view) def Len_ (self): return num_ data 分析上述代码中的错误
代码中的错误在于使用了错误的语法和变量命名。以下是需要修正的错误:
1. 函数 `u()` 的定义中,应该将 `train size` 改为 `train_size`。同样的,`batch_ size` 改为 `batch_size`。
2. 在 `u()` 函数中,`int(num_ data 1 batch_ size)` 的语法是错误的,应该改为 `int(num_data / batch_size)`。
3. 在 `u()` 函数中,`self.leftover flag` 的语法也是错误的,应该改为 `self.leftover_flag`。
4. 在 `u()` 函数中,`long( )self.leftover flag = True` 的语法是错误的,应该将其分成两行,并且添加缺少的冒号。
5. 在 `def_ iter_a()` 函数中,`rand_ num = torch.randperm(self .num_ per_ batch) .view(-1, 1) * self .batch size` 的语法是错误的,应该将 `self .batch size` 改为 `self.batch_size`。
6. 在 `def_ iter_a()` 函数中,`self .rand num_view = self .rand_ num. view(-1)` 的语法是错误的,应该将 `self .rand num_view = self .rand_ num. view(-1)` 改为 `self.rand_num_view = self.rand_num.view(-1)`。
7. 在 `def_ iter_a()` 函数中,`if self.leftover_ flag:` 的语法是错误的,应该将其改为 `if self.leftover_flag:`。
8. 在 `def_ iter_a()` 函数中,`self .rand_ num_ view = torch.cat((self.rand_ num_ view, self.leftover), 0` 的语法是错误的,应该将其改为 `self.rand_num_view = torch.cat((self.rand_num_view, self.leftover), 0)`。
9. 在 `def Len_()` 函数中,`return num_ data` 的语法是错误的,应该将其改为 `return num_data`。
修正以上错误后的代码如下:
```python
class Sampler:
def u(self, train_size, batch_size):
num_data = train_size
self.num_per_batch = int(num_data / batch_size)
self.batch_size = batch_size
self.range = torch.arange(0, batch_size).view(1, batch_size).long()
self.leftover_flag = False
if num_data % batch_size:
self.leftover = torch.arange(self.num_per_batch * batch_size, num_data).long()
self.leftover_flag = True
def iter_a(self):
rand_num = torch.randperm(self.num_per_batch).view(-1, 1) * self.batch_size
self.rand_num = rand_num.expand(self.num_per_batch, self.batch_size) + self.range
self.rand_num_view = self.rand_num.view(-1)
if self.leftover_flag:
self.rand_num_view = torch.cat((self.rand_num_view, self.leftover), 0)
return iter(self.rand_num_view)
def Len(self):
return num_data
```
以上是修正后的代码。修正后代码中的变量命名和语法都是正确的。