def test(args): from models.evaluator import CDEvaluator dataloader = utils.get_loader(args.data_name, img_size=args.img_size, batch_size=args.batch_size, is_train=False, split='test') model = CDEvaluator(args=args, dataloader=dataloader) model.eval_models()什么意思
时间: 2023-06-07 17:07:57 浏览: 105
这是一段 Python 代码,其中调用了名称为 CDEvaluator 的模型评估器,并使用 dataloader 加载数据集进行测试。配置参数包括数据名称、图像大小、批量大小等,这需要在 args 中指定。最后,调用 model.eval_models() 函数运行该模型的评估过程。
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data_iter = data_loader.get_loader(batch_size=args.batch_size)
这行代码应该是使用了一个 data_loader 对象的 get_loader 方法,返回了一个名为 data_iter 的迭代器对象,用于迭代数据集中的批量数据。其中,batch_size 参数来自 args 对象,可能是从命令行参数或配置文件中读取的超参数,用于指定每个批次中包含的样本数量。
具体实现可以参考以下示例代码:
```python
class DataLoader:
def __init__(self, dataset, batch_size):
self.dataset = dataset
self.batch_size = batch_size
def get_loader(self):
return iter(torch.utils.data.DataLoader(self.dataset, batch_size=self.batch_size))
# 构建数据集对象
train_dataset = MyDataset(train_data)
test_dataset = MyDataset(test_data)
# 构建数据加载器对象
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=args.batch_size)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=args.batch_size)
# 获取数据迭代器对象
train_iter = train_loader.get_loader()
test_iter = test_loader.get_loader()
```
在这个示例中,我们首先定义了一个名为 DataLoader 的类,用于包装 PyTorch 的 DataLoader 类。该类接受一个数据集对象和一个批量大小参数,并提供了一个 get_loader 方法,用于返回 PyTorch 的 DataLoader 对象的迭代器。
然后,我们使用自定义的 MyDataset 类来构建训练集和测试集对象,并使用 DataLoader 类来构建数据加载器对象。最后,我们使用 data_loader 对象的 get_loader 方法来获取训练集和测试集的迭代器对象。
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=args.batch_size, shuffle=True)
这是一个关于 PyTorch 的问题,train_loader 是一个数据加载器,用于将训练数据集分批次加载到模型中进行训练。其中,train_dataset 是一个数据集对象,args.batch_size 是批次大小,shuffle=True 表示每个 epoch 都打乱数据集的顺序。