解释代码def dataIterator(feature_file,label_file,dictionary,batch_size,batch_Imagesize,maxlen,maxImagesize): fp=open(feature_file,'rb') features=pkl.load(fp) fp.close() fp2=open(label_file,'r') labels=fp2.readlines() fp2.close() targets={} # map word to int with dictionary for l in labels: tmp=l.strip().split() uid=tmp[0] w_list=[] for w in tmp[1:]: #if dictionary.has_key(w): if w in dictionary.keys(): w_list.append(dictionary[w]) else: print ('a word not in the dictionary !! sentence ',uid,'word ', w) sys.exit() targets[uid]=w_list imageSize={} for uid,fea in features.items(): imageSize[uid]=fea.shape[1]*fea.shape[2] imageSize= sorted(imageSize.items(), key=lambda d:d[1]) # sorted by sentence length, return a list with each triple element feature_batch=[] label_batch=[] feature_total=[] label_total=[] uidList=[] batch_image_size=0 biggest_image_size=0 i=0 for uid,size in imageSize: if size>biggest_image_size: biggest_image_size=size fea=features[uid] # cv2.namedWindow(uid, 0) # cv2.imshow(uid, fea) # cv2.waitKey(0) lab=targets[uid] batch_image_size=biggest_image_size*(i+1) if len(lab)>maxlen: print ('sentence', uid, 'length bigger than', maxlen, 'ignore') elif size>maxImagesize: print ('image', uid, 'size bigger than', maxImagesize, 'ignore') else: uidList.append(uid) if batch_image_size>batch_Imagesize or i==batch_size: # a batch is full feature_total.append(feature_batch) label_total.append(label_batch) i=0 biggest_image_size=size feature_batch=[] label_batch=[] feature_batch.append(fea) label_batch.append(lab) batch_image_size=biggest_image_size*(i+1) i+=1 else: feature_batch.append(fea) label_batch.append(lab) i+=1 # last batch feature_total.append(feature_batch) label_total.append(label_batch) print ('total ',len(feature_total), 'batch data loaded') return list(zip(feature_total,label_total)),uidList
时间: 2023-05-20 12:02:19 浏览: 73
这段代码定义了一个名为dataIterator的函数,它有七个参数:feature_file、label_file、dictionary、batch_size、batch_Imagesize、maxlen和maxImagesize。
函数的作用是迭代读取特征文件和标签文件中的数据,并将它们转换成模型可以处理的格式。其中,特征文件是一个pickle文件,需要使用pkl.load()函数来读取;标签文件是一个文本文件,需要使用readlines()函数来读取。
函数的返回值是一个字典targets,其中包含了每个批次的特征和标签数据。每个批次的大小由batch_size参数指定,每个图像的大小由batch_Imagesize参数指定。同时,为了避免数据过长或过大,函数还对每个样本的长度和图像大小进行了限制,分别由maxlen和maxImagesize参数指定。
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解释下面代码batch_size_test = 1000
这行代码定义了一个变量batch_size_test,并将其赋值为1000。这个变量通常用于指定在测试过程中一次处理的样本数量。在机器学习和深度学习中,通常需要处理大量的数据,而将数据划分为小批量进行处理可以更高效地利用计算资源,同时也可以减少内存占用。因此,batch_size_test的值对于模型的性能和效率都有一定的影响。
RuntimeError:cuDNN error:CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR LSTM batch size
根据你提供的引用内容,出现`RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR`错误可能是由于显存不足导致的。你可以先检查一下显存使用情况,确保显存足够。
关于LSTM的batch size,LSTM是一种循环神经网络,用于处理序列数据。batch size是指每次训练时输入的样本数量。较大的batch size可以提高训练速度,但可能会占用更多的显存。较小的batch size可以节省显存,但训练速度可能会变慢。
通常情况下,选择合适的batch size需要根据具体的数据集和模型来决定。一般来说,如果显存足够,可以选择较大的batch size,例如32或64。如果显存有限,可以选择较小的batch size,例如8或16。
在PyTorch中,可以通过设置`batch_first=True`来指定输入数据的维度顺序为(batch_size, seq_length, input_size),其中`batch_size`就是指定的batch size。
下面是一个示例代码,演示了如何在PyTorch中设置LSTM的batch size为32:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义LSTM模型
class LSTMModel(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers):
super(LSTMModel, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.num_layers = num_layers
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
def forward(self, x):
h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
return out
# 创建输入数据
batch_size = 32
seq_length = 10
input_size = 5
input_data = torch.randn(batch_size, seq_length, input_size)
# 创建LSTM模型
hidden_size = 10
num_layers = 2
model = LSTMModel(input_size, hidden_size, num_layers)
# 前向传播
output = model(input_data)
print(output.shape) # 输出:torch.Size([32, 10, 10])
```