x_t, _ = next(train_target_iter)

时间: 2024-01-17 20:02:50 浏览: 215
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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# (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

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)具体介绍该模型

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

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