x_t, _ = next(train_target_iter)

时间: 2024-01-17 09:02:50 浏览: 156
PTH

faceparsing_79999_iter.pth

这段代码中，`train_target_iter`是一个迭代器对象，通过`next(train_target_iter)`方法可以获取该迭代器对象的下一个元素。在这里，`_`表示一个占位符，表示我们不需要使用这个元素的值，只需要获取它并跳过它，因为我们只需要获取`x_t`这个变量的值。所以，这行代码的作用是从`train_target_iter`中获取下一个元素，并将它的值赋给`x_t`变量。
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pose_iter_584000.caffemodel,pose_iter_584000.caffemodel百度网盘

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。
rar

iter_iter_string.rar_class A

expected-no-diagnostics.A copy move constructor for class X is trivial if it is not user-provided,.

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'])

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...

解读这段代码def val(val_set, max_iter=100, flag=False): print('Start val') data_loader = torch.utils.data.DataLoader( val_set, shuffle=True, batch_size=opt.batchSize, num_workers=int(opt.workers)) val_iter = iter(data_loader) n_correct = 0 loss_avg = utils.averager() if not flag: max_iter = min(max_iter, len(data_loader)) else: max_iter = max(max_iter, len(data_loader)) for i in range(max_iter): # data = val_iter.next() # # data = next(val_iter) # try: # data=next(val_iter) # except StopIteration: # return try: data = val_iter.next() except: val_iter = iter(data_loader) # 再次读取，获取数据 data = val_iter.next() cpu_images, cpu_texts = data batch_size = cpu_images.size(0) utils.loadData(image, cpu_images) t, l = converter.encode(cpu_texts) utils.loadData(text, t) utils.loadData(length, l) with torch.no_grad(): crnn.eval() preds = crnn(image) crnn.train() preds_size = torch.IntTensor([preds.size(0)] * batch_size) cost = criterion(preds, text, preds_size, length) loss_avg.add(cost) _, preds = preds.max(2) preds = preds.transpose(1, 0).contiguous().view(-1) sim_preds = converter.decode(preds.data, preds_size.data, raw=False) for pred, target in zip(sim_preds, cpu_texts): if pred == target: n_correct += 1

它接收一个数据集 val_set，将其封装成一个 DataLoader 对象，并迭代 max_iter 次进行验证。如果 flag 为 False，则 max_iter 不得超过数据集的长度；否则 max_iter 不得小于数据集的长度。在每次迭代...

#创建一个dataset类。 import os import pandas as pd from torchvision.io import read_image from torch.utils.data import Dataset from torch.utils.data import DataLoader import chardet with open(r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\batches.meta', 'rb') as fp: result = chardet.detect(fp.read()) print(result) class CustomImageDataset(Dataset): def __init__(self, annotations_file, img_dir, transform=None, target_transform=None): #self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file, sep=' ', header=None, encoding=result['encoding']) self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file, sep=';', header=None, encoding=result['encoding']) self.img_labels[0] = self.img_labels[0].astype(str).str.cat(sep=' ') # 合并第一列为完整文件名 self.img_dir = img_dir self.transform = transform self.target_transform = target_transform def __len__(self): return len(self.img_labels) def __getitem__(self, idx): img_path = os.path.join(self.img_dir, self.img_labels.iloc[idx, 0]) image = read_image(img_path) label = self.img_labels.iloc[idx, 1] if self.transform: image = self.transform(image) if self.target_transform: label = self.target_transform(label) return image, label train_dataset = CustomImageDataset(annotations_file=r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\batches.meta', img_dir = r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\data_batch_1',transform=None, target_transform=None) test_dataset = CustomImageDataset(annotations_file=r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\batches.meta', img_dir = r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\test_batch',transform=None, target_transform=None) train_features, train_labels = next(iter(train_dataloader)) print(f"Feature batch shape: {train_features.size()}") print(f"Labels batch shape: {train_labels.size()}") img = train_features[0].squeeze() label = train_labels[0] plt.imshow(img, cmap="gray") plt.show() print(f"Label: {label}")

此外，代码还创建了两个数据集对象 train_dataset 和 test_dataset，分别用于训练和测试。最后，使用 PyTorch 中的 DataLoader 类加载数据集对象，生成用于训练模型的数据批次。代码还展示了如何读取数据批次中的...

# （5）划分训练集和验证集 # 窗口为20条数据，预测下一时刻 history_size = 20 target_size = 0 # 训练集 x_train, y_train = database(inputs_feature.values, 0, train_num, history_size, target_size) # 验证集 x_val, y_val = database(inputs_feature.values, train_num, val_num, history_size, target_size) # 测试集 x_test, y_test = database(inputs_feature.values, val_num, None, history_size, target_size) # 查看数据信息 print('x_train.shape:', x_train.shape) # x_train.shape: (109125, 20, 1) # （6）构造tf数据集 # 训练集 train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)) train_ds = train_ds.shuffle(10000).batch(128) # 验证集 val_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_val, y_val)) val_ds = val_ds.batch(128) # 查看数据信息 sample = next(iter(train_ds)) print('x_batch.shape:', sample[0].shape, 'y_batch.shape:', sample[1].shape) print('input_shape:', sample[0].shape[-2:]) # x_batch.shape: (128, 20, 1) y_batch.shape: (128,) # input_shape: (20, 1) inputs = keras.Input(shape=sample[0].shape[-2:]) x = keras.layers.LSTM(16, return_sequences=True)(inputs) x = keras.layers.Dropout(0.2)(x) x = keras.layers.LSTM(8)(x) x = keras.layers.Activation('relu')(x) outputs = keras.layers.Dense(1)(x) model = keras.Model(inputs, outputs) model.summary() opt = keras.optimizers.RMSprop(learning_rate=0.001, rho=0.9) model.compile(optimizer=opt, loss='mae', metrics=['mae']) # （9）模型训练 epochs = 100 early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5, verbose=1) # 训练模型，并使用 EarlyStopping 回调函数 history = model.fit(train_ds, epochs=epochs, validation_data=val_ds, callbacks=[early_stop]) # （12）预测 y_predict = model.predict(x_test)# 对测试集的特征值进行预测 print(y_predict)详细说说该模型

该模型是一个基于 LSTM 的时序预测模型，用于预测下一时刻的数据。首先，在数据预处理中，使用了窗口为20条数据的方式来构建训练集、验证集和测试集。在模型的构建中，输入的数据形状为(20, 1)，经过一个LSTM层，再...

取前90%个数据作为训练集 train_num = int(len(data) * 0.90) # 90%-99.8%用于验证 val_num = int(len(data) * 0.998) # 最后1%用于测试 inputs_feature = temp # （5）划分训练集和验证集 # 窗口为20条数据，预测下一时刻 history_size = 20 target_size = 0 # 训练集 x_train, y_train = database(inputs_feature.values, 0, train_num, history_size, target_size) # 验证集 x_val, y_val = database(inputs_feature.values, train_num, val_num, history_size, target_size) # 测试集 x_test, y_test = database(inputs_feature.values, val_num, None, history_size, target_size) # 查看数据信息 print('x_train.shape:', x_train.shape) # x_train.shape: (109125, 20, 1) # （6）构造tf数据集 # 训练集 train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)) train_ds = train_ds.shuffle(10000).batch(128) # 验证集 val_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_val, y_val)) val_ds = val_ds.batch(128) # 查看数据信息 sample = next(iter(train_ds)) print('x_batch.shape:', sample[0].shape, 'y_batch.shape:', sample[1].shape) print('input_shape:', sample[0].shape[-2:]) # x_batch.shape: (128, 20, 1) y_batch.shape: (128,) # input_shape: (20, 1) inputs = keras.Input(shape=sample[0].shape[-2:]) x = keras.layers.LSTM(16, return_sequences=True)(inputs) x = keras.layers.Dropout(0.2)(x) x = keras.layers.LSTM(8)(x) x = keras.layers.Activation('relu')(x) outputs = keras.layers.Dense(1)(x) model = keras.Model(inputs, outputs) model.summary() opt = keras.optimizers.RMSprop(learning_rate=0.001, rho=0.9) model.compile(optimizer=opt, loss='mae', metrics=['mae']) # （9）模型训练 epochs = 100 early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5, verbose=1) # 训练模型，并使用 EarlyStopping 回调函数 history = model.fit(train_ds, epochs=epochs, validation_data=val_ds, callbacks=[early_stop]) # （12）预测 y_predict = model.predict(x_test)# 对测试集的特征值进行预测 print(y_predict)详细说说该模型

这段代码实现了一个基于LSTM神经网络的时间序列预测模型。具体来说，该模型将输入的时间序列数据分成窗口大小为20的小块，每个小块作为一个样本输入到模型中进行训练。模型的输出是预测下一个时间步的数值。...

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...

x, y = next(iter(train_loader))

However, assuming that the variable train_loader contains a DataLoader object in PyTorch, the code line x, y = next(iter(train_loader)) would extract the first batch of data from the train_loader and...

opt = config.get_arguments().parse_args() netG = Generator(opt) for param in netG.parameters(): param.requires_grad = False ckpt_dir = os.path.join(opt.checkpoints, opt.dataset, opt.attack_mode, 'target_' + str(opt.target_label)) ckpt_path = os.path.join(ckpt_dir, "{}_{}_ckpt.pth.tar".format(opt.attack_mode, opt.dataset)) state_dict = torch.load(ckpt_path) netG.to(opt.device) netG.eval() netG.load_state_dict(state_dict["netG"]) print(">=========================< load netG >==========================<") netM = Generator(opt, out_channels=1) netM.load_state_dict(state_dict["netM"]) print(">=========================< load netM >==========================<") netM.to(opt.device) netM.eval() netM.requires_grad_(False) test_dataloader = get_dataloader(opt, train=False, bd=False) inputs, targets = next(iter(test_dataloader)) inputs = inputs.to(opt.device) patterns = netG(inputs) patterns = netG.normalize_pattern(patterns) batch_masks = netM.threshold(netM(inputs)) bd_inputs = inputs + (patterns - inputs) * batch_masks bd_inputs = netG.denormalize_pattern(bd_inputs) * 255.0 bd_inputs = bd_inputs.detach().cpu().numpy() bd_inputs = np.clip(bd_inputs, 0, 255).astype(np.uint8).transpose((0, 2, 3, 1))怎么把这个bd_inputs的图片一张一张按PNG格式保存下来

你可以使用PIL库中的Image模块来保存bd_inputs的图像。以下是一个示例代码： python from PIL import Image # 保存bd_inputs中的每张图像 for i in range(len(bd_inputs)): image = Image.fromarray(bd_inputs...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Dell-x\Desktop\IFE\train.py", line 87, in <module> for i, (inputVar, targetVar) in enumerate(t): File "F:\anaconda\envs\KY1\lib\site-packages\tqdm\std.py", line 1195, in __iter__ for obj in iterable: File "F:\anaconda\envs\KY1\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 652, in __next__ data = self._next_data() File "F:\anaconda\envs\KY1\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 692, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "F:\anaconda\envs\KY1\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 49, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "F:\anaconda\envs\KY1\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 49, in data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "C:\Users\Dell-x\Desktop\IFE\generatedata.py", line 59, in __getitem__ data = self.data[index] IndexError: list index out of range 这段代码什么意思

这段代码是一个训练过程中的错误追踪信息。根据错误信息，可以看出错误发生在文件"generatedata.py"的第59行。具体错误是"IndexError: list index out of range"，意味着你尝试访问一个列表中超出索引范围的元素。...

下载别人的数据集在YOLOV5进行训练发现出现报错，请给出具体正确的处理拌饭Plotting labels... C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\seaborn\axisgrid.py:118: UserWarning: The figure layout has changed to tight self._figure.tight_layout(*args, **kwargs) autoanchor: Analyzing anchors... anchors/target = 4.24, Best Possible Recall (BPR) = 0.9999 Image sizes 640 train, 640 test Using 0 dataloader workers Logging results to runs\train\exp20 Starting training for 42 epochs... Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size 0%| | 0/373 [00:00<?, ?it/s][ WARN:0@20.675] global loadsave.cpp:248 cv::findDecoder imread_('C:/Users/Administrator/Desktop/Yolodone/VOCdevkit/labels/train'): can't open/read file: check file path/integrity 0%| | 0/373 [00:00<?, ?it/s] Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\train.py", line 543, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\train.py", line 278, in train for i, (imgs, targets, paths, _) in pbar: # batch ------------------------------------------------------------- File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\tqdm\std.py", line 1178, in __iter__ for obj in iterable: File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 104, in __iter__ yield next(self.iterator) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 633, in __next__ data = self._next_data() File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 677, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 525, in __getitem__ img, labels = load_mosaic(self, index) File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 679, in load_mosaic img, _, (h, w) = load_image(self, index) File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 634, in load_image assert img is not None, 'Image Not Found ' + path AssertionError: Image Not Found C:/Users/Administrator/Desktop/Yolodone/VOCdevkit/labels/train Process finished with exit code 1

1. cv::find imread_('C:/Users/Administrator/Desktop/Yolodone/VOCdevkit/labels/train'): can't open/read file: check file path/integrity：这个错误提示无法打开或读取文件，请检查文件路径和文件完整性。...

num_epochs25

根据公式num_train_iter=num_train_epochs*(total_sample/(per_device_train_batch_size*gradient_accumulation_steps*_n_gpu))，可以计算出最大迭代次数为5000。\[1\] 问题1: 调用trainer.train训练时报错...

给我一份完整的去掉注意力机制的correction_gan的代码

x = self.encoder(x) x = self.decoder(x) return x class Generator(nn.Module): def __init__(self): super(Generator, self).__init__() self.encoder1 = self.conv_block(3, 64) self.encoder2 = self....
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在Matlab中实现SSA-XGBoost算法，首先需要了解算法的基本原理和Matlab的编程特性。SSA-XGBoost结合了麻雀搜索算法（SSA）和XGBoost分类算法，SSA用于参数优化，XGBoost负责构建高效的分类模型。在Matlab环境中，可以通过编写参数化程序来灵活地调整模型参数，并通过多次迭代不断优化。 参考资源链接：[Matlab源码实现SSA-XGBoost麻雀算法优化分类预测](https://wenku.csdn.net/doc/62ixckcj0s?spm=1055.2569.3001.10343) 具体实现步骤如下： 1. 初始化SSA参数，如种群大小、最
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Android Studio Class1 项目实例教程

资源摘要信息:"Android Studio Class1" Android Studio Class1 作为一个课程或教程的名称，很可能是指一个面向初学者的Android开发入门课程。Android Studio 是Google官方的Android应用开发环境，它是基于IntelliJ IDEA的。本课程可能是为了教授学生或开发者如何使用Android Studio来创建简单的Android应用程序。 在Android Studio Class1中，学习者可以期待学习以下知识点： 1. Android Studio 环境熟悉： - Android Studio的安装与配置。 - 了解Android Studio界面布局，包括菜单栏、工具栏、编辑器、项目视图等。 - 掌握Android Studio的基本设置，如SDK管理、虚拟设备创建等。 2. 创建新的Android项目： - 项目结构理解，包括不同目录和文件的作用。 - 如何根据需要选择合适的项目模板。 - 项目配置和构建系统的基本使用，比如Gradle。 3. 基础概念介绍： - Android系统架构概览。 - Android应用组件理解，例如活动（Activity）、服务（Service）、广播接收器（BroadcastReceiver）和内容提供者（ContentProvider）。 - Android中的生命周期概念，特别是活动的生命周期。 4. 用户界面设计： - 学习使用XML布局文件来设计Android应用的界面。 - 掌握布局管理器（如LinearLayout，RelativeLayout等）的使用。 - 简单控件的使用，如按钮（Button）、文本框（TextView）和编辑框（EditText）等。 5. 基本的用户交互： - 事件处理机制的理解，包括事件监听器的创建和注册。 - 掌握基本的用户输入处理，例如按钮点击事件。 6. 调试与测试： - 使用Android Studio提供的调试工具进行问题诊断。 - 学习使用模拟器和真实设备进行应用测试。 7. 应用打包与发布： - 生成签名的APK文件以便在设备上安装。 - 应用发布流程的基本了解，包括如何上传到Google Play Store。 以上知识点覆盖了从搭建开发环境到创建基本Android应用的整个过程。该课程适合没有任何Android开发经验的初学者，或者是希望系统性地学习Android开发的人员。通过本课程的学习，学生应该能够完成一个基础的Android应用，并了解如何进一步学习和开发更复杂的Android应用。 需要注意的是，给定的标签为空，这意味着该文件或课程可能没有特定的主题标签。而压缩包文件名称为"example1-2021-master"，暗示了这可能是一个示例课程的原始文件，通常包含相关的项目文件、源代码、资源文件、文档说明等，对于想要深入学习或回顾课程内容的开发者来说非常有用。 总结而言，Android Studio Class1作为入门课程，为学习者提供了全面的基础知识，使他们能够开始他们的Android开发之旅，并逐步建立起对Android应用开发的深入理解。