train_iterator = train_gen.flow_from_directory

时间: 2023-11-30 12:04:36 浏览: 30
这是一个使用Keras中ImageDataGenerator类创建的训练数据生成器的例子，flow_from_directory()方法用于从指定目录读取图像数据，并将其转换为模型可以使用的格式。在训练过程中，生成器会不断地从目录中读取图像数据，并将其送入模型进行训练。这种方式可以避免一次性将所有的数据加载到内存中，从而节省内存空间。
相关问题

# 构建 TorchText 数据集对象 train_dataset = data.TabularDataset(path='COLDataset/train.csv', format='csv', fields=[('TEXT', TEXT), ('label', LABEL)]) val_dataset = data.TabularDataset(path='COLDataset/dev.csv', format='csv', fields=[('TEXT', TEXT), ('label', LABEL)]) test_dataset = data.TabularDataset(path='COLDataset/test.csv', format='csv', fields=[('TEXT', TEXT), ('label', LABEL)]) train_data = list(train_dataset) val_data = list(val_dataset) test_data = list(test_dataset) # 使用预训练的词向量模型初始化嵌入层 TEXT.build_vocab(train_dataset, vectors="glove.6B.100d") LABEL.build_vocab(train_dataset) # 构建迭代器 batch_size = 64 train_iterator, val_iterator, test_iterator = data.BucketIterator.splits( (train_data, val_data, test_data), batch_sizes=(batch_size, batch_size, batch_size), sort_key=lambda x: len(x.TEXT), sort_within_batch=True )

这段代码看起来没有问题。请检查以下几个方面，看看是否能够解决问题： 1. 请检查您的数据集文件路径是否正确，以及是否存在对应的文件。 2. 请确保您已经正确安装了TorchText和torchvision，您可以通过命令行输入 `pip list` 来查看已经安装的Python包。 3. 如果您的CSV文件中包含非ASCII字符，请确保您的文件编码格式为UTF-8。 4. 如果问题仍然存在，请提供完整的错误信息或者代码，以便我们更好地帮助您。

train_iter = build_iterator(X_train, config) # train dev_iter = build_iterator(X_valid, config) # dev test_iter = build_iterator(X_test, config) # test time_dif = get_time_dif(start_time) print("加载数据时间:", time_dif) print('训练模型...') config.n_vocab = len(vocab) model = x.Model(config).to(config.device)

这段代码是用于加载数据和构建模型的一般流程，具体来说，它包含以下步骤： 1. 使用`build_iterator`函数构建训练集、验证集和测试集的迭代器： - `build_iterator(X_train, config)`：该函数用于构建训练集的迭代器，输入参数`X_train`是训练集数据，`config`是配置对象，可能包含一些参数如batch_size、shuffle等。 - `build_iterator(X_valid, config)`：该函数用于构建验证集的迭代器，输入参数`X_valid`是验证集数据。 - `build_iterator(X_test, config)`：该函数用于构建测试集的迭代器，输入参数`X_test`是测试集数据。 2. 使用`get_time_dif`函数计算加载数据所花费的时间，并打印出来。 3. 打印"训练模型..."的提示信息。 4. 根据数据集的词汇量，设置模型配置对象`config`的`n_vocab`属性，以便在构建模型时使用正确的词汇量。 5. 使用配置对象`config`来构建模型： - `x.Model(config)`：根据配置对象创建模型实例。 - `.to(config.device)`：将模型移动到指定的设备（如GPU）上进行计算。 这段代码中的具体函数和对象可能是根据具体的代码库或框架进行定义和使用的。你可以根据实际情况查找相关函数和对象的定义，以更深入地理解其功能和作用。

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K_on = use_KFold X_train, X_valid, X_test = train_data, dev_data, test_data train_iter = build_iterator(X_train, config) # train dev_iter = build_iterator(X_valid, config) # dev test_iter = build_iterator(X_test, config) # test time_dif = get_time_dif(start_time) print("加载数据时间:", time_dif) print('训练模型...') config.n_vocab = len(vocab) model = x.Model(config).to(config.device) # 对全连接层进行 fine_tune

然后，将训练数据、验证数据和测试数据分别赋给X_train、X_valid和X_test变量。接下来，通过调用build_iterator函数，将数据转换为迭代器形式，以便在训练过程中使用。其中，config是配置文件，用于指定...

import torch import torch.nn as nn from torchtext.datasets import AG_NEWS from torchtext.data.utils import get_tokenizer from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator # 数据预处理 tokenizer = get_tokenizer('basic_english') train_iter = AG_NEWS(split='train') counter = Counter() for (label, line) in train_iter: counter.update(tokenizer(line)) vocab = build_vocab_from_iterator([counter], specials=["<unk>"]) word2idx = dict(vocab.stoi) # 设定超参数 embedding_dim = 64 hidden_dim = 128 num_epochs = 10 batch_size = 64 # 定义模型 class RNN(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim): super(RNN, self).__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.rnn = nn.RNN(embedding_dim, hidden_dim, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, 4) def forward(self, x): x = self.embedding(x) out, _ = self.rnn(x) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out # 初始化模型、优化器和损失函数 model = RNN(len(vocab), embedding_dim, hidden_dim) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters()) criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 定义数据加载器 train_iter = AG_NEWS(split='train') train_data = [] for (label, line) in train_iter: label = torch.tensor([int(label)-1]) line = torch.tensor([word2idx[word] for word in tokenizer(line)]) train_data.append((line, label)) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True) # 开始训练 for epoch in range(num_epochs): total_loss = 0.0 for input, target in train_loader: model.zero_grad() output = model(input) loss = criterion(output, target.squeeze()) loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() * input.size(0) print("Epoch: {}, Loss: {:.4f}".format(epoch+1, total_loss/len(train_data)))改错

from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator from collections import Counter # 数据预处理 tokenizer = get_tokenizer('basic_english') train_iter = AG_NEWS(split='train') counter = Counter() ...

train_iterator在上面代码里怎么实现

train_iterator 是一个用于迭代训练数据的迭代器，可以通过以下方式实现： python from torch.utils.data import DataLoader train_dataset = MyDataset(...) # 假设MyDataset是你自己定义的数据集类 train_...

x = self.x_origin + (j + 0.5) * self.pixel_width y = self.y_origin + (i + 0.5) * self.pixel_height z = val self.iteSize += 1 return x, y, z dsm_path = 'C:\sanwei\jianmo\Productions\Production_2\Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_data = gdal.Open(dsm_path) dsm_array = dsm_data.ReadAsArray() spiral_iterator = SpiralIterator(dsm_array,x=810,y=500) while spiral_iterator.hasNext(): x, y, z = spiral_iterator.get() print(f'Value at ({x},{y}):{z}')这段代码怎么改可以将打印的坐标保存为文档

while spiral_iterator.hasNext(): x, y, z = spiral_iterator.get() print(f'Value at ({x},{y}): {z}') # 将坐标和对应的值写入文件 f.write(f'({x},{y}): {z}\n') print('Done!') 在这个例子中，我们...

class SpiralIterator: def init(self, source, x=810, y=500, length=None): self.source = source self.row = np.shape(self.source)[0]#第一个元素是行数 self.col = np.shape(self.source)[1]#第二个元素是列数 if length: self.length = min(length, np.size(self.source)) else: self.length = np.size(self.source) if x: self.x = x else: self.x = self.row // 2 if y: self.y = y else: self.y = self.col // 2 self.i = self.x self.j = self.y self.iteSize = 0 geo_transform = dsm_data.GetGeoTransform() self.x_origin = geo_transform[0] self.y_origin = geo_transform[3] self.pixel_width = geo_transform[1] self.pixel_height = geo_transform[5] def hasNext(self): return self.iteSize < self.length # 不能取更多值了 def get(self): if self.hasNext(): # 还能再取一个值 # 先记录当前坐标的值 —— 准备返回 i = self.i j = self.j val = self.source[i][j] # 计算下一个值的坐标 relI = self.i - self.x # 相对坐标 relJ = self.j - self.y # 相对坐标 if relJ > 0 and abs(relI) < relJ: self.i -= 1 # 上 elif relI < 0 and relJ > relI: self.j -= 1 # 左 elif relJ < 0 and abs(relJ) > relI: self.i += 1 # 下 elif relI >= 0 and relI >= relJ: self.j += 1 # 右 #判断索引是否在矩阵内 x = self.x_origin + (j + 0.5) * self.pixel_width y = self.y_origin + (i + 0.5) * self.pixel_height z = val self.iteSize += 1 return x, y, z dsm_path = 'C:\sanwei\jianmo\Productions\Production_2\Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_data = gdal.Open(dsm_path) dsm_array = dsm_data.ReadAsArray() spiral_iterator = SpiralIterator(dsm_array,x=810,y=500) while spiral_iterator.hasNext(): x, y, z = spiral_iterator.get() print(f'Value at ({x},{y}):{z}')这段代码怎么改可以将地面点坐标反算其原始航片对应的像素行列号

while spiral_iterator.hasNext(): x, y = spiral_iterator.get() print(f'Pixel coordinates: ({x},{y})') 修改后的代码在get()方法中调用了新添加的get_pixel_coords()方法，将地理坐标转换为像素坐标...

class SpiralIterator: def init(self, source, x=810, y=500, length=None): self.source = source self.row = np.shape(self.source)[0]#第一个元素是行数 self.col = np.shape(self.source)[1]#第二个元素是列数 if length: self.length = min(length, np.size(self.source)) else: self.length = np.size(self.source) if x: self.x = x else: self.x = self.row // 2 if y: self.y = y else: self.y = self.col // 2 self.i = self.x self.j = self.y self.iteSize = 0 geo_transform = dsm_data.GetGeoTransform() self.x_origin = geo_transform[0] self.y_origin = geo_transform[3] self.pixel_width = geo_transform[1] self.pixel_height = geo_transform[5] def hasNext(self): return self.iteSize < self.length # 不能取更多值了 def get(self): if self.hasNext(): # 还能再取一个值 # 先记录当前坐标的值 —— 准备返回 i = self.i j = self.j val = self.source[i][j] # 计算下一个值的坐标 relI = self.i - self.x # 相对坐标 relJ = self.j - self.y # 相对坐标 if relJ > 0 and abs(relI) < relJ: self.i -= 1 # 上 elif relI < 0 and relJ > relI: self.j -= 1 # 左 elif relJ < 0 and abs(relJ) > relI: self.i += 1 # 下 elif relI >= 0 and relI >= relJ: self.j += 1 # 右 #判断索引是否在矩阵内 x = self.x_origin + (j + 0.5) * self.pixel_width y = self.y_origin + (i + 0.5) * self.pixel_height z = val self.iteSize += 1 return x, y, z dsm_path = 'C:\sanwei\jianmo\Productions\Production_2\Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_data = gdal.Open(dsm_path) dsm_array = dsm_data.ReadAsArray() spiral_iterator = SpiralIterator(dsm_array,x=810,y=500) while spiral_iterator.hasNext(): x, y, z = spiral_iterator.get() print(f'Value at ({x},{y}):{z}')这段代码如何添加共线方程

x, y, z = spiral_iterator.get() print(f'Value at ({x},{y}):{z}') 在 get() 函数中加入了判断前三个点是否共线的代码。其中，self.x0、self.y0、self.z0 表示第一个点的坐标和值，self.x1、self.y1、self....

iterator = tqdm(self.train_dataloaders[0])

这是一个使用tqdm库创建迭代器的代码行。...在这个例子中，self.train_dataloaders[0]是一个数据加载器，而tqdm(self.train_dataloaders[0])将这个数据加载器包装成一个可迭代对象，并在循环中显示进度条。

def load_dataset(text_field, label_field, args, **kwargs): train_dataset, dev_dataset = dataset.get_dataset('data', text_field, label_field) if args.static and args.pretrained_name and args.pretrained_path: vectors = load_word_vectors(args.pretrained_name, args.pretrained_path) text_field.build_vocab(train_dataset, dev_dataset, vectors=vectors) else: text_field.build_vocab(train_dataset, dev_dataset) label_field.build_vocab(train_dataset, dev_dataset) train_iter, dev_iter = data.Iterator.splits( (train_dataset, dev_dataset), batch_sizes=(args.batch_size, len(dev_dataset)), sort_key=lambda x: len(x.text), **kwargs) return train_iter, dev_iter

最后，通过调用data.Iterator.splits方法创建训练集和验证集的迭代器。迭代器会按照指定的批量大小（args.batch_size）和排序键（sort_key=lambda x: len(x.text)）对数据进行划分和排序。 最后，函数返回...

from osgeo import gdal import numpy as np class SpiralIterator: def init(self, source, x=810, y=500, length=None): self.source = source self.row = np.shape(self.source)[0]#第一个元素是行数 self.col = np.shape(self.source)[1]#第二个元素是列数 if length: self.length = min(length, np.size(self.source)) else: self.length = np.size(self.source) if x: self.x = x else: self.x = self.row // 2 if y: self.y = y else: self.y = self.col // 2 self.i = self.x self.j = self.y self.iteSize = 0 geo_transform = dsm_data.GetGeoTransform() self.x_origin = geo_transform[0] self.y_origin = geo_transform[3] self.pixel_width = geo_transform[1] self.pixel_height = geo_transform[5] def hasNext(self): return self.iteSize < self.length # 不能取更多值了 def get(self): if self.hasNext(): # 还能再取一个值 # 先记录当前坐标的值 —— 准备返回 i = self.i j = self.j val = self.source[i][j] # 计算下一个值的坐标 relI = self.i - self.x # 相对坐标 relJ = self.j - self.y # 相对坐标 if relJ > 0 and abs(relI) < relJ: self.i -= 1 # 上 elif relI < 0 and relJ > relI: self.j -= 1 # 左 elif relJ < 0 and abs(relJ) > relI: self.i += 1 # 下 elif relI >= 0 and relI >= relJ: self.j += 1 # 右 #判断索引是否在矩阵内 x = self.x_origin + (j + 0.5) * self.pixel_width y = self.y_origin + (i + 0.5) * self.pixel_height z = val self.iteSize += 1 return x, y, z dsm_path = 'C:\sanwei\jianmo\Productions\Production_2\Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_data = gdal.Open(dsm_path) dsm_array = dsm_data.ReadAsArray() spiral_iterator = SpiralIterator(dsm_array,x=810,y=500) while spiral_iterator.hasNext(): x, y, z = spiral_iterator.get() print(f'Value at ({x},{y}):{z}')这段代码怎么改可以)依据共线方程将地面点(X,Y,Z)反算其在原始航 片中的像素值行列号( r,c),当 img1 该位置像素值为 0 值,修改其像素值为 255,当 img1 该( r,c) 位置像素值为 255 时,说明此点已被占用,则对地面点(X,Y,Z)标记此点位被遮蔽。

while spiral_iterator.hasNext(): x, y, z = spiral_iterator.get() # 打印高程值 print(f'Value at ({x},{y}):{z}') # 保存修改后的图像 driver = gdal.GetDriverByName('GTiff') out_ds = driver.Create('...

import pandas as pd import threading from tkinter import filedialog from tkinter import * # 定义一个线程类，用于处理每个DataFrame块 class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, df): threading.Thread.__init__(self) self.df = df def to_csv(self): root = Tk() filename = filedialog.askopenfilename(filetypes=[("CSV Files", "*.csv")]) button = Button(root,text="打开文件",command=filename) button.pack() root.mainloop() def run(self): # 在这里对每个DataFrame块进行处理 # ... # 读取大文件，并使用mmap和chunksize进行处理 chunksize = 1000000 df_iterator = pd.read_csv(self, chunksize=chunksize, mmap=True) # 创建多个线程，并将每个DataFrame块分配给不同的线程进行处理 threads = [] for df in df_iterator: thread = MyThread(df) threads.append(thread) thread.start() # 等待所有线程完成 for thread in threads: thread.join() # 将所有处理结果合并为一个DataFrame result = pd.concat([thread.df for thread in threads]) print(result) else: print("Error") if __name__ == "__main__": df = MyThread.to_csv() thread = MyThread.run(df) thread.start() 优化代码

df_iterator = pd.read_csv(filename, chunksize=chunksize, mmap=True) # 创建线程池，并将每个DataFrame块分配给不同的线程进行处理 with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor: threads = ...

.flow_from_directory

.flow_from_directory是Keras中ImageDataGenerator类的一个方法，用于从指定目录中读取图像数据并进行数据增强。该方法可以自动从目录中读取图像，并将它们转换为张量形式，以便于在模型中进行训练。同时，它还支持...

import mindspore.nn as nn from mindspore.common.initializer import Normal class LeNet5(nn.Cell): def __init__(self, num_class=10, num_channel=1): super(LeNet5, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(num_channel, 6, 5, pad_mode='valid') self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5, pad_mode='valid') self.fc1 = nn.Dense(16 * 5 * 5, 120, weight_init=Normal(0.02)) self.fc2 = nn.Dense(120, 84, weight_init=Normal(0.02)) self.fc3 = nn.Dense(84, num_class, weight_init=Normal(0.02)) self.relu = nn.ReLU() self.max_pool2d = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.flatten = nn.Flatten() # use the preceding operators to construct networks def construct(self, x): x = self.max_pool2d(self.relu(self.conv1(x))) x = self.max_pool2d(self.relu(self.conv2(x))) x = self.flatten(x) x = self.relu(self.fc1(x)) x = self.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x改变卷积层的卷积核大小、卷积通道数,用改变后的网络对手写字体进行识别

from mindspore.train.serialization import load_checkpoint, load_param_into_net context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="CPU") # 加载LeNet5模型 network = LeNet5() # 修改卷积层的...
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