target_inputs, target_labels = iter_target.next()
时间: 2023-12-17 13:03:05 浏览: 41
这段代码是从一个迭代器中获取目标输入和目标标签。具体来说,`iter_target`是一个迭代器对象,调用`next()`方法可以从该迭代器中获取下一个元素。在这个例子中,`target_inputs`是目标输入,`target_labels`是对应的目标标签。这些值可以用于训练模型或者进行其他的处理。
相关问题
for batch_idx, (inputs, labels) in enumerate(self.dataloaders[phase]): if phase != 'source_train' or epoch < args.middle_epoch: inputs = inputs.to(self.device) labels = labels.to(self.device) else: source_inputs = inputs target_inputs, target_labels = iter_target.next() inputs = torch.cat((source_inputs, target_inputs), dim=0) inputs = inputs.to(self.device) labels = labels.to(self.device) if (step + 1) % len_target_loader == 0: iter_target = iter(self.dataloaders['target_train'])
根据您提供的代码片段,问题可能出现在迭代器iter_target的初始化和更新上。
在代码的开头,您使用了一个for循环来遍历self.dataloaders[phase],并使用enumerate函数获取每个批次的inputs和labels。在else子句中,您尝试从iter_target迭代器中获取target_inputs和target_labels。但是,在第一次进入else子句时,iter_target可能尚未被初始化,因此没有next()方法。
为了解决这个问题,您可以在for循环之前初始化iter_target迭代器,并在需要更新迭代器时使用iter()函数重新初始化它。例如,在代码的开头或循环之前添加以下行:
```
iter_target = iter(self.dataloaders['target_train'])
```
这样,当需要更新iter_target迭代器时,可以使用iter()函数重新初始化它:
```
iter_target = iter(self.dataloaders['target_train'])
```
这样,您就可以在else子句中正确地使用next()方法来获取target_inputs和target_labels。
请注意,根据您的代码逻辑,只有当phase为'target_train'且epoch大于等于args.middle_epoch时,才会进入else子句并使用iter_target迭代器。在其他情况下,iter_target都不会被使用。因此,请确保您在正确的位置和条件下初始化和更新iter_target迭代器。
希望这可以帮助到您!如果您有任何其他问题,请随时提问。
File "D:\DAGCN-main\DAGCN\utils\train_utils_combines.py", line 231, in train target_inputs, target_labels = iter_target.next() ^^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: '_SingleProcessDataLoaderIter' object has no attribute 'next'
这个错误是由于在代码中使用了一个没有next()方法的对象。根据错误信息,这个对象是"_SingleProcessDataLoaderIter"。可能是在您的代码中使用了一个错误的迭代器或对象。
请检查代码中的迭代器的定义和使用,确保正确地使用了next()方法。您可以查看"_SingleProcessDataLoaderIter"对象的文档或源代码,以了解正确的用法。
如果您无法找到错误所在,可以将相关代码片段提供给我,我会尽力帮助您找出问题所在。