for i, data_batch in enumerate(dataloader):
时间: 2024-05-25 13:11:31 浏览: 15
这是一个用于迭代数据集的 Python 代码片段。其中,`dataloader` 是一个用于批量读取数据的数据加载器对象。`enumerate` 函数用于遍历 `dataloader` 中的每个批次数据。在每次迭代中,`data_batch` 变量都会被赋值为一个由 `dataloader` 提供的数据批次。`i` 变量表示当前迭代的批次数。
相关问题
with torch.no_grad(): for batch_idx, (data, _) in enumerate(dataloader): output = model_res(data)
这段代码是用来测试神经网络模型的。`torch.no_grad()`是一个上下文管理器,可以在其内部关闭梯度计算,以减少内存消耗并加快代码的执行速度。`dataloader`是一个数据加载器,用于从数据集中加载数据进行训练或测试。在这个循环中,每次迭代会从`dataloader`中取出一个batch的数据,然后将这个batch的数据作为输入传给`model_res`模型进行前向计算,得到输出`output`。由于在测试过程中不需要进行反向传播,因此使用`torch.no_grad()`来关闭梯度计算,以减少内存消耗和计算时间。
for i, data in enumerate(dataloader, 0):
这是一个在 PyTorch 中使用 DataLoader 进行迭代的代码片段。其中,dataloader 是一个已经定义好的 DataLoader 对象,用于加载数据集。enumerate 函数用来将一个可迭代对象与一个计数器组合起来,返回一个枚举对象。在这里,枚举对象的起始计数器值被设置为 0。每一次迭代,都会从 dataloader 中加载一个 batch 的数据,并将其存储在 data 中。i 是当前 batch 的索引,从 0 开始。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)