解释代码del train_loaders, test_loaders

时间: 2023-08-16 16:46:31 浏览: 31
这行代码的作用是删除名为 `train_loaders` 和 `test_loaders` 的变量。这些变量可能是之前在代码中定义的数据加载器,用于训练和测试机器学习模型。删除这些变量可以释放内存并确保不会在后续代码中意外使用它们。但是,删除这些变量可能会导致之前加载的数据丢失,所以需要慎重考虑是否需要执行删除操作。
相关问题

dataloaders = utils.get_loaders(args)

根据给出的引用内容,可以得出以下结论: 引用展示了一个调用数据集和数据加载器的格式示例。其中,`dataloaders.iCIFAR100`是一个数据集,`train_transform`和`test_transform`是获取数据集的转换方式,`self.train_dataset`和`self.test_dataset`是训练和测试数据集的实例化对象。 引用是一个训练函数的定义,该函数接受训练加载器、训练数据集、模型保存目录和可选的验证加载器作为参数。 引用展示了一些重要的参数,如`self.tasks`、`self.task_names`和`self.max_task`,这些参数用于加载数据集。 综上所述,`dataloaders.utils.get_loaders(args)`是一个用于获取数据加载器的函数调用,该函数接受`args`作为参数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [DFCIL源码解读](https://blog.csdn.net/weixin_44119239/article/details/121258115)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

def get_loaders(cfg, logger): logger.info("Loading training data (final training data for vtab)...") if cfg.DATA.NAME.startswith("vtab-"): train_loader = data_loader.construct_trainval_loader(cfg) else: train_loader = data_loader.construct_train_loader(cfg) logger.info("Loading validation data...") # not really needed for vtab val_loader = data_loader.construct_val_loader(cfg) logger.info("Loading test data...") if cfg.DATA.NO_TEST: logger.info("...no test data is constructed") test_loader = None else: test_loader = data_loader.construct_test_loader(cfg) return train_loader, val_loader, test_loader

这段代码是用来加载训练数据、验证数据和测试数据的。首先根据配置文件中的DATA.NAME属性来判断数据集是否为"vtab-"开头,如果是,则调用construct_trainval_loader函数来构造训练数据和验证数据的加载器;否则,调用construct_train_loader函数来构造训练数据的加载器。然后,调用construct_val_loader函数来构造验证数据的加载器。最后,如果配置文件中的DATA.NO_TEST属性为True,则没有测试数据,test_loader为None;否则,调用construct_test_loader函数来构造测试数据的加载器。最终返回train_loader、val_loader和test_loader三个加载器。其中,logger用于记录日志信息。

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def train(model, train_loader, criterion, optimizer): model.train() train_loss = 0.0 train_acc = 0.0 for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) train_acc += torch.sum(preds == labels.data) train_loss = train_loss / len(train_loader.dataset) train_acc = train_acc.double() / len(train_loader.dataset) return train_loss, train_acc def test(model, verify_loader, criterion): model.eval() test_loss = 0.0 test_acc = 0.0 with torch.no_grad(): for i, (inputs, labels) in enumerate(test_loader): outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) test_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) test_acc += torch.sum(preds == labels.data) test_loss = test_loss / len(test_loader.dataset) test_acc = test_acc.double() / len(test_loader.dataset) return test_loss, test_acc # Instantiate the model model = CNN() # Define the loss function and optimizer criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # Instantiate the data loaders train_dataset = MyDataset1('1MATRICE') train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=5, shuffle=True) test_dataset = MyDataset2('2MATRICE') test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=5, shuffle=False) train_losses, train_accs, test_losses, test_accs = [], [], [], [] for epoch in range(500): train_loss, train_acc = train(model, train_loader, criterion, optimizer) test_loss, test_acc = test(model, test_loader, criterion) train_losses.append(train_loss) train_accs.append(train_acc) test_losses.append(test_loss) test_accs.append(test_acc) print('Epoch: {} Train Loss: {:.4f} Train Acc: {:.4f} Test Loss: {:.4f} Test Acc: {:.4f}'.format( epoch, train_loss, train_acc, test_loss, test_acc))

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