if __name__ == "__main__": train_dataset = Garbage_Loader("train.txt", True) print("数据个数：", len(train_dataset)) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=1. shuffle =True) for image, label in train_loader: print(image.shape) print(label)

这段代码是一个 PyTorch 的数据加载器，用于将训练数据加载到神经网络中进行训练。具体来说，它做了以下几件事情：

1. 定义了一个名为 `train_dataset` 的数据集对象，通过调用 `Garbage_Loader` 类来读取名为 "train.txt" 的训练数据文件，并将数据集打乱。

2. 打印出数据集的大小，即数据个数。

3. 定义了一个名为 `train_loader` 的数据加载器，它将 `train_dataset` 数据集对象作为输入，指定了每次迭代加载的数据批次大小为 1，并且指定数据是否要打乱。

4. 使用 `train_loader` 迭代加载数据，每次加载一个数据批次，其中 `image` 表示加载的图像数据，`label` 表示加载的标签数据。并打印出图像数据的形状和对应的标签数据。

请注意，这段代码中的 `Garbage_Loader` 类需要事先定义，它用于读取训练数据文件并将其转换为 PyTorch 中的数据集对象。

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# build dataset train_dataset = NERDataset(word_train, label_train, config) dev_dataset = NERDataset(word_dev, label_dev, config) # get dataset size train_size = len(train_dataset) # build data_loader train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=config.batch_size, shuffle=True, collate_fn=train_dataset.collate_fn) dev_loader = DataLoader(dev_dataset, batch_size=config.batch_size, shuffle=True, collate_fn=dev_dataset.collate_fn) # Prepare model device = config.device model = BertNER.from_pretrained(config.bert_model, num_labels=len(config.label2id)) model.to(device)

上述代码是基于PyTorch框架构建命名实体识别模型的代码。它通过调用NERDataset类来构建训练集和验证集，并使用DataLoader类来创建数据批次，方便模型的训练和验证。同时，代码中使用了预训练的BERT模型，并根据标签数来初始化了一个BertNER模型，用于命名实体识别任务的训练。最后，将模型移动到指定的设备上（如GPU），并准备进行训练。

def get_train_loader(engine, dataset, s3client=None): data_setting = {'img_root': config.img_root_folder, 'gt_root': config.gt_root_folder, 'hha_root':config.hha_root_folder, 'mapping_root': config.mapping_root_folder, 'train_source': config.train_source, 'eval_source': config.eval_source} train_preprocess = TrainPre(config.image_mean, config.image_std) train_dataset = dataset(data_setting, "train", train_preprocess, config.batch_size * config.niters_per_epoch, s3client=s3client) train_sampler = None is_shuffle = True batch_size = config.batch_size if engine.distributed: train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler( train_dataset) batch_size = config.batch_size // engine.world_size is_shuffle = False train_loader = data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, num_workers=config.num_workers, drop_last=True, shuffle=is_shuffle, pin_memory=True, sampler=train_sampler) return train_loader, train_sampler这段代码是什么意思

这段代码是一个函数，作用是返回一个用于训练的数据加载器和采样器。函数接收三个参数：engine表示训练引擎，dataset表示加载数据的数据集，s3client是一个用于访问AWS S3的客户端对象。

函数内部会根据不同的参数设置对数据进行预处理和组织，并构建一个数据加载器和采样器。其中数据加载器用于返回一个数据集合，用于模型的训练；而采样器用于决定数据加载器中数据的顺序，从而能让训练结果尽可能优秀。

函数中也包含一些特别的代码，例如：如果数据集被分布在多个节点上，则需要使用分布式采样器来组织数据集中的数据，以便高效地并行训练。