def gen_bar_updater(pbar): def bar_update(count, block_size, total_size): if pbar.total is None and total_size: pbar.total = total_size progress_bytes = count * block_size pbar.update(progress_bytes - pbar.n) return bar_update

gen_bar_updater函数是一个生成器函数，它返回一个用于更新进度条的函数。这个函数接受三个参数：count，block_size和total_size。其中，count表示当前已下载的块数，block_size表示每个块的大小，total_size表示总的文件大小。

在函数内部，首先判断进度条的总大小是否为None，并且total_size不为0。如果是，则将total_size赋值给进度条的总大小pbar.total。

接下来，计算已下载的字节数progress_bytes，即count乘以block_size。然后通过计算进度条需要更新的字节数，即progress_bytes减去进度条当前已更新的字节数pbar.n。最后，调用pbar.update函数更新进度条。

最终，gen_bar_updater函数返回一个用于更新进度条的函数bar_update。

相关问题

if (gcs_url != "") { ROS_INFO_STREAM("GCS URL: " << gcs_url); try { gcs_link = MAVConnInterface::open_url_no_connect(gcs_url, system_id, component_id); gcs_link_diag.set_mavconn(gcs_link); gcs_diag_updater.setHardwareID(gcs_url); gcs_diag_updater.add(gcs_link_diag); } catch (mavconn::DeviceError &ex) { ROS_FATAL("GCS: %s", ex.what()); ros::shutdown(); return; } } else ROS_INFO("GCS bridge disabled");

这段代码是一个ROS节点的一部分，用于连接到MAVLink通信协议的设备，例如Pixhawk飞控。它首先检查是否提供了GCS（地面站）的URL，如果提供了，它会尝试打开一个MAVLink连接，并创建一个诊断更新器来监视连接状态。如果连接失败，它将输出一个致命错误，并关闭ROS节点。如果没有提供GCS URL，则只会输出一条消息表示GCS桥被禁用。

def train_epoch_ch3(net, train_iter, loss, updater): """训练模型一个迭代周期（定义见第3章）。""" if isinstance(net, torch.nn.Module): net.train() metric = Accumulator(3) for X, y in train_iter: y_hat = net(X) l = loss(y_hat, y) if isinstance(updater, torch.optim.Optimizer): updater.zero_grad() l.backward() updater.step() metric.add( float(l) * len(y), accuracy(y_hat, y), y.size().numel()) else: l.sum().backward() updater(X.shape[0]) metric.add(float(l.sum()), accuracy(y_hat, y), y.numel()) return metric[0] / metric[2], metric[1] / metric[2]

这段代码定义了一个训练模型的迭代周期函数`train_epoch_ch3`。让我们逐行解释其含义：

def train_epoch_ch3(net, train_iter, loss, updater):
    """训练模型一个迭代周期（定义见第3章）。"""
    if isinstance(net, torch.nn.Module):
        net.train()

- 这部分代码首先检查`net`是否为`torch.nn.Module`的实例，如果是，则将其设置为训练模式（`.train()`）。这是为了启用模型的训练模式，以确保一些特定的层（如`Dropout`）在训练时以正确的方式工作。

    metric = Accumulator(3)

- 创建一个`Accumulator`类的实例`metric`，它有三个变量用于累加数据。在这个特定的例子中，`metric`用于累加损失函数值、准确率和样本数量。

    for X, y in train_iter:
        y_hat = net(X)
        l = loss(y_hat, y)

- 对于每个输入样本和对应的标签，使用模型`net`进行预测，并计算预测结果和真实标签之间的损失值。

        if isinstance(updater, torch.optim.Optimizer):
            updater.zero_grad()
            l.backward()
            updater.step()
            metric.add(
                float(l) * len(y), accuracy(y_hat, y),
                y.size().numel())

- 如果`updater`是`torch.optim.Optimizer`类的实例，表示使用了优化器进行参数更新。在这种情况下，首先将梯度归零（`updater.zero_grad()`），然后计算损失函数的梯度（`l.backward()`），最后根据梯度更新参数（`updater.step()`）。同时，将损失值、准确率和样本数量乘以`len(y)`（即批次大小）后传入`metric.add()`进行累加。

        else:
            l.sum().backward()
            updater(X.shape[0])
            metric.add(float(l.sum()), accuracy(y_hat, y), y.numel())

- 如果`updater`不是`torch.optim.Optimizer`类的实例，表示使用了自定义的参数更新函数。在这种情况下，首先计算损失值的和作为最终的损失值（`l.sum().backward()`），然后调用`updater`函数来更新参数（`updater(X.shape[0])`）。最后，将损失值、准确率和样本数量传入`metric.add()`进行累加。

    return metric[0] / metric[2], metric[1] / metric[2]

- 返回平均损失和平均准确率，即将累加器中的损失值和准确率分别除以累加器中的样本数量。这样可以得到整个迭代周期的平均损失和平均准确率。