def data_generator(): i = 0 while 1: x = files_content[i: i + max_len] y = files_content[i + max_len] y_vec = np.zeros(shape = (1, len(words)), dtype = np.bool) y_vec[0, word2numF(y)] = 1.0 x_vec = np.zeros(shape = (1, max_len, len(words)), dtype = np.bool) for t, char in enumerate(x): x_vec[0, t, word2numF(char)] = 1.0 yield x_vec, y_vec i += 1
时间: 2023-11-09 17:04:15 浏览: 39
这段代码是一个Python生成器函数,用于从文本文件中生成输入和输出数据对。它使用了一个循环来不断地从文件中读取长度为`max_len`的文本片段,并将其转换为对应的输入和输出向量。其中,`files_content`是整个文本文件的内容,`words`是词汇表,`word2numF`是将词汇映射为整数的函数。
具体地,每次生成器函数运行时,它会读取从文件中索引`i`开始、长度为`max_len`的文本片段,并将其转换为一个长度为`max_len`、向量维度为`len(words)`的输入向量`x_vec`。同时,它还会将接下来的一个字符`y`转换为一个长度为`1`、向量维度为`len(words)`的输出向量`y_vec`,其中只有第`word2numF(y)`个位置为1,其余位置都为0。接着,生成器会将这个输入和输出向量对`(x_vec, y_vec)`作为一个数据点来生成,并通过`yield`语句将其返回。最后,生成器会将索引`i`加上`1`,以便在下一个循环中读取下一个文本片段。
需要注意的是,由于这是一个无限循环的生成器函数,因此在使用时需要手动设置停止条件,否则它将一直生成数据。例如,可以通过设置一个最大的数据点数量来控制生成数据的数量。
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def data_generator(): i = 0 while 1: x = files_content[i: i + max_len] y = files_content[i + max_len] y_vec = np.zeros(shape=(1,len(words)),dtype=np.bool) y_vec[0,word2numF(y)] = 1.0 x_vec = np.zeros(shape=(1,max_len,len(words)),dtype=np.bool) for t, char in enumerate(x): x_vec[0,t,word2numF(char)] = 1.0 yield x_vec,y_vec i += 1怎么把检测第一个数改为第四个
可以通过修改 `i` 的初始值来实现将 `i` 的检测从第一个数改为第四个数。具体的修改方法如下所示:
```python
def data_generator():
i = 3 # 将 i 的初始值设为 3
while 1:
x = files_content[i: i + max_len]
y = files_content[i + max_len]
y_vec = np.zeros(shape=(1,len(words)),dtype=np.bool)
y_vec[0,word2numF(y)] = 1.0
x_vec = np.zeros(shape=(1,max_len,len(words)),dtype=np.bool)
for t, char in enumerate(x):
x_vec[0,t,word2numF(char)] = 1.0
yield x_vec,y_vec
i += 1
```
在上述代码中,将 `i` 的初始值设为 3 即可。
为何import numpy as np from PIL import Image def image_generator(file_paths, batch_size=32): """ 生成器函数,每次返回一个批次的图像数组 """ start_index = 0 end_index = batch_size while start_index < len(file_paths): batch_paths = file_paths[start_index:end_index] images = [] for path in batch_paths: img = Image.open(path) img = img.resize((450, 600)) img = np.asarray(img) images.append(img) images = np.array(images) yield images start_index = end_index end_index += batch_size # 读取所有图像文件路径 file_paths = df['path'].tolist() # 定义空的NumPy数组,用于存储所有图像数据 all_images = np.empty((len(file_paths), 600, 450, 3), dtype=np.uint8) # 使用生成器函数逐批次读取和处理图像,并将每个批次的图像数据存储在上述空数组中 img_gen = image_generator(file_paths) i = 0 for batch_images in img_gen: batch_size = batch_images.shape[0] all_images[i:i+batch_size] = batch_images i += batch_size # 将存储有所有图像数据的NumPy数组赋值给 `df['image']` 列 df['image'] = all_images会出现MemoryError: Unable to allocate 7.48 GiB for an array with shape (9921, 600, 450, 3) and data type uint8报错
这个问题出现的原因是因为在将所有图像数据存储在一个NumPy数组中时,所需的内存超过了系统的可用内存,从而导致内存错误。
解决这个问题的方法是使用生成器函数逐批次读取和处理图像,而不是一次性将所有图像数据存储在一个NumPy数组中。可以在生成器函数中使用`yield`语句逐批次返回图像数据,在每次返回前处理一批图像,这样就可以避免一次性加载所有图像导致内存溢出的问题。
下面是一个示例代码,其中`batch_size`表示每个批次包含的样本数量,`df`是包含图像路径的DataFrame对象:
```
import numpy as np
from PIL import Image
def image_generator(df, batch_size, img_size):
num_samples = len(df)
while True:
for offset in range(0, num_samples, batch_size):
batch_df = df[offset:offset+batch_size]
images = []
for path in batch_df['path']:
img = Image.open(path).resize(img_size)
images.append(np.asarray(img))
X = np.array(images)
yield X
batch_size = 32
img_size = (600, 450)
gen = image_generator(df, batch_size, img_size)
# 读取生成器中的每个批次,并将所有图像数据存储在 `df['image']` 列中
for i, batch_images in enumerate(gen):
start_index = i * batch_size
end_index = start_index + batch_images.shape[0]
df.loc[start_index:end_index, 'image'] = batch_images
```
这样就可以逐批次读取和处理图像,避免一次性加载所有图像导致内存溢出的问题。