x_s, labels_s = next(train_source_iter) 为什么能 获取下一个 batch 的源域输入数据和标签(都是张量)
时间: 2023-06-13 17:06:52 浏览: 35
这个代码片段中的 `train_source_iter` 是一个数据迭代器,它是在数据集上定义的生成器函数。在 Python 中,生成器是一种特殊的函数,它可以暂停并在以后恢复执行,从而生成一个序列。
在这种情况下,`train_source_iter` 是一个生成器,用于生成训练数据集中的源域输入数据和标签。当我们调用 `next(train_source_iter)` 时,它会使生成器执行一次,并返回生成器的下一个值,即下一个 batch 的源域输入数据和标签。这些张量可以被传递到模型中进行训练。在下一次调用 `next(train_source_iter)` 时,生成器将继续执行并返回下一个 batch 的数据,以此类推,直到生成器耗尽所有数据。
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这行代码是使用机器学习模型训练数据集的代码。其中,X_train是输入数据集,one_hot_labels是对应的标签数据集,epochs是训练轮数,batch_size是每轮训练使用的样本数。具体解释如下:
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- epochs:是训练轮数,即指定模型在整个训练集上迭代的次数。
- batch_size:是每轮训练使用的样本数,即指定模型在每一轮训练时使用的样本数。如果训练集很大,可以把训练集分成若干个小批次(batch),每次只用一部分数据进行训练,这样可以加快训练速度,减小内存消耗。