BackgroundGenerator(super().__iter__())

时间: 2023-11-29 10:48:34 浏览: 155
BackgroundGenerator(super().__iter__())是在使用PyTorch的DataLoader时，通过prefetch_generator库中的BackgroundGenerator类来实现数据加载的优化。这个代码片段可以在自定义的DataLoaderX类的__iter__方法中使用，用于返回一个经过BackgroundGenerator包装的迭代器。BackgroundGenerator类可以在后台异步地预取数据，从而提高数据加载的速度。这种优化可以在处理大规模数据集时特别有用，可以减少数据加载的等待时间，提高训练效率。\[1\]\[2\]你可以在这篇博客文章中了解更多关于如何使用BackgroundGenerator来优化PyTorch DataLoader的信息：https://blog.csdn.net/weixin_44008424/article/details/110764494\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* [消除训练瓶颈，8点PyTorch提速技巧汇总](https://blog.csdn.net/qq_27590277/article/details/126357737)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [PyTorch模型训练的几个加速技巧](https://blog.csdn.net/pearl8899/article/details/112858407)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [Python代码-Python方法查询](https://blog.csdn.net/pfl_327/article/details/124703511)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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openpose1.5.1（2019年）中训练好的身体数据。openpose中的批处理文件下载速度极慢，且容易中断。下载后将此文件解压放在openpose根目录下的\models\pose\body_25文件夹中。
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来自github的zllrunning的face-parsing.PyTorch项目，这个是此项目的预训练模型（pre-trained model）, 原链接是放在google drive的... 当用于Simswap的时候, 请把这个文件解压缩后放进目录：./parsing_model/...

class Txt2ImgIterableBaseDataset(IterableDataset): ''' Define an interface to make the IterableDatasets for text2img data chainable ''' def __init__(self, num_records=0, valid_ids=None, size=256): super().__init__() self.num_records = num_records self.valid_ids = valid_ids self.sample_ids = valid_ids self.size = size print(f'{self.__class__.__name__} dataset contains {self.__len__()} examples.') def __len__(self): return self.num_records @abstractmethod def __iter__(self): pass解析

这是一个基于 PyTorch 的...__len__ 方法返回数据集中的样本数量，__iter__ 方法是一个抽象方法，需要在子类中实现。该类的主要作用是提供一个接口，使得数据集可以被链式处理和转换，便于数据处理和模型训练。

def __init__(self, G, max_iter=20): self._G = G self._n = len(G.nodes(False)) # 节点数目 self._max_iter = max_iter这段代码什么意思

这段代码是一个 Python 类的初始化方法（__init__）。 参数 G 是一个 NetworkX 图对象，表示图的结构。 参数 max_iter 是一个整数，表示 PageRank 算法的最大迭代次数...self._max_iter 存储了最大迭代次数。

def execute(self): # 初始化标签 for i in range(self._n): self._G.nodes[i]["label"] = i iter_time = 0 # 更新标签 while (not self.can_stop() and iter_time < self._max_iter): self.populate_label() iter_time += 1 return self.get_communities()这段代码什么意思

这段代码是LPA算法的核心部分，用于执行LPA算法并获取聚类结果。具体来说，它首先为图中的每个节点初始化一个标签(label)，标签的值为节点的ID。然后，它进入一个循环，每次循环都调用"populate_label"函数更新节点...

class SeqDataLoader: #@save def __init__(self, batch_size, num_steps, use_random_iter, max_tokens): if use_random_iter: self.data_iter_fn = seq_data_iter_random else: self.data_iter_fn = seq_data_iter_sequential self.corpus, self.vocab = load_corpus_time_machine(max_tokens) self.batch_size, self.num_steps = batch_size, num_steps def __iter__(self): return self.data_iter_fn(self.corpus, self.batch_size, self.num_steps)

在类的__iter__函数中，返回迭代器对象，该迭代器对象调用了data_iter_fn函数（即seq_data_iter_random或seq_data_iter_sequential），并将corpus、batch_size和num_steps作为参数传递给该函数。返回的迭代器对象...

self.learning_rate = config.learning_rate self.learning_rates = [self.learning_rate, self.learning_rate * 0.5, self.learning_rate * 0.1] self.learning_rate_boundaries = [50000, 75000] self.max_iter = 10000 self.test_iter = 5000 self.disp_iter = 100 self.snapshot_iter = 5000 self.test_initialization = False self.reg_constant = 0.0 self.data_format = 'channels_first' self.network_parameters = OrderedDict(num_filters_base=config.num_filters_base, activation=config.activation, dropout_ratio=config.dropout_ratio, num_levels=config.num_levels, heatmap_initialization=True, data_format=self.data_format)

- self.max_iter：最大迭代次数，设置为10000。 - self.test_iter：测试迭代次数，设置为5000。 - self.disp_iter：显示迭代次数，每迭代100次显示一次。 - self.snapshot_iter：保存模型迭代次数，每迭代5000次保存...

class MainLoop(MainLoopBase): def __init__(self, cv, config): """ Initializer. :param cv: The cv fold. 0, 1, 2 for CV; 'train_all' for training on whole dataset. :param config: config dictionary """ super().__init__() self.use_mixed_precision = True if self.use_mixed_precision: policy = mixed_precision.Policy('mixed_float16') mixed_precision.set_policy(policy) self.cv = cv self.config = config self.batch_size = 1 self.learning_rate = config.learning_rate self.learning_rates = [self.learning_rate, self.learning_rate * 0.5, self.learning_rate * 0.1] self.learning_rate_boundaries = [50000, 75000] self.max_iter = 10000 self.test_iter = 5000 self.disp_iter = 100 self.snapshot_iter = 5000 self.test_initialization = False self.reg_constant = 0.0 self.data_format = 'channels_first'

接下来，初始化了一些训练过程中的参数，如batch_size、learning_rate、learning_rates、learning_rate_boundaries、max_iter等。这些参数用来控制训练过程中的学习率、迭代次数、显示间隔、保存模型间隔等。 最后...
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1. targetloader_iter.__next__()：从 targetloader_iter 中获取下一个 batch 的数据。 2. _, batch：将获取到的 batch 数据分别保存到两个变量中，其中 _ 表示占位符，因为这里可能只需要 batch 数据而不需要其他...

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这里使用next(iter(loader_train))来替代loader_train.__iter__().next()。这两种方法是等效的，都是获取loader_train中的下一个batch数据。然后使用.view(batch_size, 784)来改变数据的形状，并最后使用....

X = torch.randn(1, 3, 224, 224) for layer in net: X=layer(X) print(layer.__class__.__name__,'output shape:\t',X.shape)，batch_size = 32 train_iter, test_iter = d2l.load_data_cifar10(batch_size, resize=96)，mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (32x1024 and 9216x4096)，上述代码错误如何更改？

print(layer.__class__.__name__, 'output shape:\t', X.shape) # load data batch_size = 32 train_iter, test_iter = d2l.load_data_cifar10(batch_size, resize=96) # train the network lr, num_epochs = ...

解释代码 def partial_fit(self, X,Y, lr): cost, summary, _, Coef = self.sess.run( (self.reconst_cost_x, self.merged_summary_op, self.optimizer, self.Coef_test), feed_dict={self.learning_rate:lr,self.train:Y,self.test:X}) self.summary_writer.add_summary(summary, self.iter) self.iter = self.iter + 1 return cost, Coef def pretrain_step(self, X,Y, lr): cost, summary, _ = self.sess.run( (self.reconst_cost_x, self.merged_summary_op, self.optimizer_pretrain), feed_dict={self.learning_rate:lr,self.train:Y,self.test:X}) self.summary_writer.add_summary(summary, self.iter) self.iter = self.iter + 1 return cost

最后将 summary 写入 summary_writer 中，同时更新迭代次数 self.iter，并返回 cost 和 Coef。 2. pretrain_step(self, X,Y, lr)：该方法用于预训练模型，通过传入训练数据 X 和对应的标签数据 Y，以及学习率 lr...

解释一下 def train(self, batch, Epoch): start_time = datetime.datetime.now() d = dataset.__iter__()

接着，代码中出现了一个dataset对象，使用了__iter__()方法获取一个迭代器，这个迭代器可以用于遍历数据集。在这个方法中，可能会使用到这个迭代器d来获取数据。具体的训练过程需要看方法内部的代码实现。

class ConstrainedList (list): """Constrains the list class so it offers only the following primitive array API: - lst[i] for getting and setting a value at an *existing, positive* index i - len(lst) to obtain the number of slots - lst.append(None) to grow the list by *one slot at a time* - del lst[len(lst)-1] to delete the last slot in a list All other operations will result in an exception being raised. """ def __init__(self, *args): super().__init__(*args) def append(self, value): if value is not None: raise ValueError('Can only append None to constrained list!') super().append(value) def __getitem__(self, idx): if idx < 0 or idx >= len(self): raise ValueError('Can only use positive, valid indexes on constrained lists!') return super().__getitem__(idx) def __setitem__(self, idx, value): if idx < 0 or idx >= len(self): raise ValueError('Can only use positive, valid indexes on constrained lists!') super().__setitem__(idx, value) def __delitem__(self, idx): if idx != len(self)-1: raise ValueError('Can only delete last item in constrained list!') super().__delitem__(idx) def __getattribute__(self, name): if name in ('insert', 'pop', 'remove', 'min', 'max', 'index', 'count', 'clear', 'copy', 'extend'): raise AttributeError('Method "' + name + '" not supported on constrained list!') else: return super().__getattribute__(name) # __getattribute__ isn't called for special methods, so the following are needed def __add__(self, value): raise AttributeError('Constrained lists do not support +!') def __contains__(self, value): raise AttributeError('Constrained lists do not support in!') def __eq__(self, value): raise AttributeError('Constrained lists do not support ==!') def __iter__(self): raise AttributeError('Constrained lists do not support iteration!') def __str__(self): raise AttributeError('Constrained lists do not support stringification!') def __repr__(self): raise AttributeError('Constrained lists do not support stringification!') # for testing only! (don't use this in your ArrayList implementation) def _as_list(self): return list(super().__iter__())

这是一个对 Python 内置的 list 类进行约束的自定义类 ConstrainedList。它只支持以下简单数组 API： - 通过 *已存在的正索引* i 获取和设置列表中的值：lst[i] - 通过 len(lst) 获取槽的数量 ...

-- Process 0 terminated with the following error: Traceback (most recent call last): File "/home/pai/envs/3.7/lib/python3.7/site-packages/torch/multiprocessing/spawn.py", line 69, in _wrap fn(i, *args) File "/mnt/workspace/emotional-vits/train_ms.py", line 131, in run [train_loader, eval_loader], logger, [writer, writer_eval]) File "/mnt/workspace/emotional-vits/train_ms.py", line 152, in train_and_evaluate for batch_idx, (x, x_lengths, spec, spec_lengths, y, y_lengths, speakers, emo) in enumerate(train_loader): File "/home/pai/envs/3.7/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 435, in __iter__ return self._get_iterator() File "/home/pai/envs/3.7/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 381, in _get_iterator return _MultiProcessingDataLoaderIter(self) File "/home/pai/envs/3.7/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 988, in __init__ super(_MultiProcessingDataLoaderIter, self).__init__(loader) File "/home/pai/envs/3.7/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 598, in __init__ self._sampler_iter = iter(self._index_sampler) File "/mnt/workspace/emotional-vits/data_utils.py", line 372, in __iter__ ids_bucket = ids_bucket + ids_bucket * (rem // len_bucket) + ids_bucket[:(rem % len_bucket)] ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

这个错误通常是由于代码中将一个数除以零或者取模运算导致的，而这个数的值为零。具体地讲，这个错误出现在了使用 PyTorch 的 DataLoader 加载数据的过程中。 根据错误提示，这个问题可能是由于数据集中的某些 ...

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资源摘要信息:"Dash-Website" 1. Python编程语言 Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁明了的语法和强大的功能而受到开发者的青睐。Python支持多种编程范式，包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。它的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法（尤其是使用空格缩进来区分代码块，而不是使用大括号或关键字）。Python解释器和广泛的库支持使其可以广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能、科学计算以及更多领域。 2. Dash框架 Dash是一个开源的Python框架，用于构建交互式的Web应用程序。Dash是专门为数据分析和数据科学团队设计的，它允许用户无需编写JavaScript、HTML和CSS就能创建功能丰富的Web应用。Dash应用由纯Python编写，这意味着数据科学家和分析师可以使用他们的数据分析技能，直接在Web环境中创建数据仪表板和交互式可视化。 3. Dash-Website 在给定的文件信息中，"Dash-Website" 可能指的是一个使用Dash框架创建的网站。Dash网站可能是一个用于展示数据、分析结果或者其他类型信息的Web平台。这个网站可能会使用Dash提供的组件，比如图表、滑块、输入框等，来实现复杂的用户交互。 4. Dash-Website-master 文件名称中的"Dash-Website-master"暗示这是一个版本控制仓库的主分支。在版本控制系统中，如Git，"master"分支通常是项目的默认分支，包含了最稳定的代码。这表明提供的压缩包子文件中包含了构建和维护Dash-Website所需的所有源代码文件、资源文件、配置文件和依赖声明文件。 5. GitHub和版本控制 虽然文件信息中没有明确指出，但通常在描述一个项目（例如网站）时，所提及的"压缩包子文件"很可能是源代码的压缩包，而且可能是从版本控制系统（如GitHub）中获取的。GitHub是一个基于Git的在线代码托管平台，它允许开发者存储和管理代码，并跟踪代码的变更历史。在GitHub上，一个项目被称为“仓库”（repository），开发者可以创建分支（branch）来独立开发新功能或进行实验，而"master"分支通常用作项目的主分支。 6. Dash的交互组件 Dash框架提供了一系列的交互式组件，允许用户通过Web界面与数据进行交互。这些组件包括但不限于： - 输入组件，如文本框、滑块、下拉菜单和复选框。 - 图形组件，用于展示数据的图表和可视化。 - 输出组件，如文本显示、下载链接和图像显示。 - 布局组件，如行和列布局，以及HTML组件，如按钮和标签。 7. Dash的部署 创建完Dash应用后，需要将其部署到服务器上以供公众访问。Dash支持多种部署方式，包括通过Heroku、AWS、Google Cloud Platform和其他云服务。部署过程涉及到设置Web服务器、配置数据库（如果需要）以及确保应用运行环境稳定。Dash文档提供了详细的部署指南，帮助开发者将他们的应用上线。 8. 项目维护和贡献 项目如Dash-Website通常需要持续的维护和更新。开发者可能需要添加新功能、修复bug和优化性能。此外，开源项目也鼓励社区成员为其贡献代码或文档。GitHub平台为项目维护者和贡献者提供了一套工具，如Pull Requests、Issues、Wiki和讨论区，以便更高效地协作和沟通。 总结而言，从给定的文件信息来看，“Dash-Website”很可能是一个利用Python语言和Dash框架构建的交互式数据可视化网站，其源代码可能托管在GitHub上，并且有一个名为“Dash-Website-master”的主分支。该网站可能具有丰富的交互组件，支持数据展示和用户互动，并且可以通过各种方式部署到Web服务器上。此外，作为一个开源项目，它可能还涉及到社区维护和协作开发的过程。