.format(epoch)
时间: 2023-12-02 22:39:56 浏览: 81
根据提供的引用内容,可以看出这是关于PyTorch中数据读取的相关参数设置。其中,引用中提到了一个参数drop_last,它的取值为False时,表示在数据集大小不能被batch_size整除时,不丢弃最后一个batch,而是继续使用它。而在引用中,可以看到在DataLoader中也有一个drop_last参数,它的作用与上述相同。因此,如果你想知道在PyTorch中如何设置数据读取时是否丢弃最后一个batch,可以查看相关参数的设置,如drop_last参数。
相关问题
for self.epoch in range(1, args.n_epoch + 1): epoch_losses = self.train_one_epoch(self.trainloader, self.graph) print('epoch {} done! elapsed {:.2f}.s, epoch_losses {}'.format( self.epoch, time.time() - start_time, epoch_losses ), flush=True)
这段代码是一个训练过程的循环,它迭代了指定的训练轮数 `args.n_epoch`。
在每个训练轮次中,它调用 `self.train_one_epoch()` 方法来进行一个训练轮次的训练,并将训练数据集 `self.trainloader` 和图形 `self.graph` 作为参数传递。
然后,打印出当前训练轮次的信息,包括当前轮次数 `self.epoch`、经过的时间 `time.time() - start_time` 和该轮次的损失值 `epoch_losses`。
通过这个循环,可以进行多个训练轮次,逐步优化模型的参数,直到达到指定的训练轮次数。每个训练轮次中的损失值可以用来监控模型的训练进展。
if self.gen is None: indexes = np.arange(len(self.image_names), dtype=np.int) if self._shuffle: np.random.shuffle(indexes) self.gen = self.pool.imap(partial(self._im_processor, size_index=None), ([self.image_names[i], self.get_annotation(i), self.dst_size] for i in indexes), chunksize=self.batch_size) self._epoch += 1 print(('epoch {} start...'.format(self._epoch)))
这段代码是一个条件语句,它检查实例变量 `gen` 是否为 `None`。如果 `gen` 是 `None`,则执行以下操作:
1. 创建一个整数数组 `indexes`,其长度与 `self.image_names` 相同,并使用 `np.arange()` 函数填充。
2. 如果 `_shuffle` 为 `True`,则使用 `np.random.shuffle()` 函数对 `indexes` 进行随机洗牌。
3. 使用 `self.pool.imap()` 方法创建一个迭代器 `gen`,将其赋值给实例变量 `self.gen`。该迭代器使用部分函数 `_im_processor` 处理传入的参数,并使用 `([self.image_names[i], self.get_annotation(i), self.dst_size] for i in indexes)` 作为输入数据。`chunksize=self.batch_size` 指定每个进程块的大小。
4. 将实例变量 `_epoch` 的值增加 1。
5. 打印输出字符串 `'epoch {} start...'`,其中 `{}` 会被 `_epoch` 的值替换。
总之,这段代码的目的是在 `gen` 为空时,进行一些初始化操作,并将处理后的数据存储在 `gen` 中。同时,还会增加 `_epoch` 的值并打印相关信息,表示新的 epoch 开始了。
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