trainsize = int(round(opt.trainsize*rate/32)*32)的作用
时间: 2024-05-24 07:12:16 浏览: 18
这行代码的作用是根据opt.trainsize和rate计算出一个能被32整除的最接近的整数作为训练集大小。具体解释如下:
1. opt.trainsize是训练集的大小,一般在程序中是提前设置好的。
2. rate是一个缩放比例,用于将原始数据缩放到合适的大小。例如,如果原始数据的大小是512x512,rate为0.5,则缩放后的大小为256x256。
3. round函数将opt.trainsize*rate四舍五入为最接近的整数。
4. int函数将四舍五入后的结果转换为整数。
5. 由于训练时通常需要将数据分批次处理,每批次大小为32,因此使用整除运算将结果调整为能被32整除的最接近的整数。
综上所述,这行代码的作用是计算出一个能被32整除的最接近的整数作为训练集大小,以便于批次处理。
相关问题
def doTrain(self): nbatches = self.args.nbatches nepoch = self.args.nepoch batchSize = int(self.D.trainSize / nbatches) allreadyindex = 0 dis_a_L, dis_b_L = [], [] dis_count = 0 for epoch in range(nepoch): res = 0 for batch in range(nbatches): losses = [] stime = time.time() pairs = [[], [], []]
这段代码看起来是一个训练循环,其中有两个循环变量:`epoch` 和 `batch`,分别代表训练的轮数和每轮的批次数。在每个批次中,模型会从数据集中取出一定数量的数据对(`pairs`),然后计算损失函数(`losses`)并更新模型参数。其中,`batchSize` 是每个批次的数据对数量,`nbatches` 是训练轮数,`nepoch` 是训练的总轮数,`allreadyindex` 是已经处理过的数据对数量。
另外,代码中还定义了一些变量,如 `dis_a_L`、`dis_b_L` 和 `dis_count`,但没有看到它们在这段代码中有什么作用。
self.entity_vec.weight.data = normalize_emb(self.entity_vec.weight.data) self.relation_vec.weight.data = normalize_emb(self.relation_vec.weight.data) self.concept_vec.weight.data[:, :-1] = normalize_emb(self.concept_vec.weight.data[:, :-1]) self.concept_vec.weight.data[:, -1] = normalize_radius(self.concept_vec.weight.data[:, -1]) self.optimizer.zero_grad() for k in range(batchSize): i = random.randint(0, self.D.trainSize - 1) if i < len(self.D.fb_r): cut = 1 - epoch * self.args.hrt_cut / nepoch pairs[0].append(self.trainHLR(i, cut)) elif i < len(self.D.fb_r) + len(self.D.instanceOf): cut = 1 - epoch * self.args.ins_cut / nepoch pairs[1].append(self.trainInstanceOf(i, cut)) else: cut = 1 - epoch * self.args.sub_cut / nepoch pairs[2].append(self.trainSubClassOf(i, cut))
这段代码看起来像是在进行一些实体关系的训练,其中包括对实体向量、关系向量和概念向量进行归一化操作,然后进行随机选择训练数据并根据不同的类型进行训练。具体来说,如果选择的数据是三元组(头实体、关系、尾实体),那么就会调用 `trainHLR` 函数进行训练;如果选择的数据是实例关系(实例、类别),那么就会调用 `trainInstanceOf` 函数进行训练;如果选择的数据是子类关系(子类、父类),那么就会调用 `trainSubClassOf` 函数进行训练。训练过程中会根据当前的 epoch 和参数设置动态调整不同类型数据的采样比例。
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