def __iter__(self): for key in self.keys: yield key, self._load(key)

这也是一个类方法，用于定义该类的实例是可迭代对象。函数名为 `__iter__`，没有接收其他参数。该方法使用 `for` 循环遍历实例中的 `keys` 属性，对于每个 `key`，使用 `_load` 方法读取对应的数据并返回 `(key, data)` 的元组。使用 `yield` 关键字实现逐个返回元组的效果，从而实现可迭代。

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解释代码：class SpectrogramReader(object): """ Wrapper for short-time fourier transform of dataset """ def __init__(self, wave_scp, **kwargs): if not os.path.exists(wave_scp): raise FileNotFoundError("Could not find file {}".format(wave_scp)) self.stft_kwargs = kwargs self.wave_dict = parse_scps(wave_scp) self.wave_keys = [key for key in self.wave_dict.keys()] logger.info( "Create SpectrogramReader for {} with {} utterances".format( wave_scp, len(self.wave_dict))) def __len__(self): return len(self.wave_dict) def __contains__(self, key): return key in self.wave_dict # stft def _load(self, key): return stft(self.wave_dict[key], **self.stft_kwargs) # sequential index def __iter__(self): for key in self.wave_dict: yield key, self._load(key) # random index def __getitem__(self, key): if key not in self.wave_dict: raise KeyError("Could not find utterance {}".format(key)) return self._load(key)

这段代码定义了一个类 SpectrogramReader，它是一个用于数据集的短时傅里叶变换的包装器。在初始化时，需要传入一个音频文件列表（wave_scp）和其他参数（**kwargs），在构造函数中会检查文件列表是否存在，然后解析文件列表得到一个音频文件字典（wave_dict），并获取该字典的键（wave_keys）。该类还定义了两个特殊方法 __len__ 和 __contains__，用于获取字典长度和检查某个键是否在字典中。

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)

这段代码定义了一个名为SeqDataLoader的类，用于加载和迭代序列数据。类的输入参数包括batch_size（批量大小）、num_steps（每个序列的时间步数）、use_random_iter（是否使用随机迭代器）和max_tokens（最大标记数）。

在类的初始化函数中，根据use_random_iter的值选择seq_data_iter_random或seq_data_iter_sequential作为数据迭代器。然后，使用load_corpus_time_machine函数加载时间机器语料库，并返回corpus和vocab两个变量。最后，将batch_size和num_steps保存在类的属性中。

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。返回的迭代器对象可以用于遍历整个序列数据集，生成小批量序列数据。

总之，这个类提供了一种方便的方式来加载和迭代序列数据，并且可以根据需要选择不同的迭代器方式。