x_t, _ = next(train_target_iter)
时间: 2024-01-17 21:02:50 浏览: 125
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。
相关问题
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'])
根据您提供的代码片段,问题可能出现在迭代器iter_target的初始化和更新上。
在代码的开头,您使用了一个for循环来遍历self.dataloaders[phase],并使用enumerate函数获取每个批次的inputs和labels。在else子句中,您尝试从iter_target迭代器中获取target_inputs和target_labels。但是,在第一次进入else子句时,iter_target可能尚未被初始化,因此没有next()方法。
为了解决这个问题,您可以在for循环之前初始化iter_target迭代器,并在需要更新迭代器时使用iter()函数重新初始化它。例如,在代码的开头或循环之前添加以下行:
```
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,您就可以在else子句中正确地使用next()方法来获取target_inputs和target_labels。
请注意,根据您的代码逻辑,只有当phase为'target_train'且epoch大于等于args.middle_epoch时,才会进入else子句并使用iter_target迭代器。在其他情况下,iter_target都不会被使用。因此,请确保您在正确的位置和条件下初始化和更新iter_target迭代器。
希望这可以帮助到您!如果您有任何其他问题,请随时提问。
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
这段代码是一个用于验证模型的函数。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。在每次迭代中,函数从 `val_iter` 中获取一个批次的数据,并将其传入模型进行预测。然后计算预测结果与真实标签之间的损失,并将其加入到 `loss_avg` 中。同时,函数还统计了预测正确的数量 `n_correct`。最后,函数返回 `n_correct` 和 `loss_avg`。
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