for info in picStlSurfCategories(stl_10_labels,picPath,modelPath): self.showInfo(info)
时间: 2024-02-10 08:46:59 浏览: 24
这段代码是一个 for 循环语句,它遍历一个叫做 picStlSurfCategories 的函数返回的结果列表。这个函数的参数包括 stl_10_labels(一个标签列表)、picPath(图片路径)和 modelPath(模型路径)。在循环的每一次迭代中,info 变量会被赋值为 picStlSurfCategories 函数返回的下一个元素。
在循环体中,代码调用了一个名为 showInfo 的函数,并将 info 变量作为参数传递给这个函数。这个函数可能用于显示信息或者日志记录等操作。在循环结束后,程序会继续执行下一条语句。
相关问题
# general seed: 42 workers: 8 dataset_dir: "./datasets" # train options batch_size: 64 image_size: 224 start_epoch: 1000 epochs: 1000 dataset: "CIFAR-10" # CIFAR-10 / CIFAR-100 / STL-10 / ImageNet-10 / ImageNet-dogs / tiny-ImageNet # model options resnet: "ResNet34" # ResNet18 / ResNet34 / ResNet50 feature_dim: 128 model_path: "save/CIFAR-10" reload: False # loss options learning_rate: 0.0003 weight_decay: 0. instance_temperature: 0.5 cluster_temperature: 1.0
这是一些训练选项和模型参数的配置信息。以下是每个配置的解释:
- `seed`: 随机种子,用于可重复性。
- `workers`: 数据加载时使用的线程数。
- `dataset_dir`: 数据集的目录路径。
- `batch_size`: 每个批次中的样本数量。
- `image_size`: 图像的尺寸,通常用于预处理或调整输入图像的大小。
- `start_epoch`: 训练开始的起始轮数。
- `epochs`: 总训练轮数。
- `dataset`: 使用的数据集名称,可以是 CIFAR-10、CIFAR-100、STL-10、ImageNet-10、ImageNet-dogs 或 tiny-ImageNet。
- `resnet`: 使用的 ResNet 模型类型,可以是 ResNet18、ResNet34 或 ResNet50。
- `feature_dim`: 特征维度,用于定义模型中嵌入特征的长度。
- `model_path`: 模型保存的路径。
- `reload`: 是否重新加载之前保存的模型。
- `learning_rate`: 学习率,用于优化器的学习率设置。
- `weight_decay`: 权重衰减(L2 正则化)的强度。
- `instance_temperature`: 实例损失函数中的温度参数。
- `cluster_temperature`: 聚类损失函数中的温度参数。
以上是配置文件中的一些常见选项和参数,您可以根据自己的需求进行修改和调整。这些配置将在训练过程中使用,以定义模型、数据集和优化器等的设置。
/stl_function.h:386:20: runtime error: load of value
这个错误通常是因为你尝试读取一个未初始化的变量或者访问一个空指针引起的。这可能是因为你的代码中存在一些错误,导致程序在运行时出现问题。
建议你检查代码中的变量是否正确初始化,是否存在指针未被正确分配内存等问题。你可以使用调试器来帮助你找到问题所在,或者添加一些输出来跟踪程序的执行过程,查找出错的位置和原因。