NameError: name 'train_iter' is not defined

时间: 2024-01-06 14:23:44 浏览: 186
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openpose官方模型库:pose_iter_xxxxxx.caffemodel

根据提供的引用内容，我们无法确定 `train_iter` 是什么变量或对象。出现 `NameError: name 'train_iter' is not defined` 错误通常是因为在代码中使用了未定义的变量或对象。请检查代码中是否有拼写错误或未定义的变量或对象，并确保它们在使用之前已经被正确地定义。 --相关问题--: 1. 什么是MLPClassifier？ 2. 如何解决NameError？ 3. MLPClassifier中
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pose_iter_584000.caffemodel,pose_iter_584000.caffemodel百度网盘

openpose1.5.1（2019年）中训练好的身体数据。openpose中的批处理文件下载速度极慢，且容易中断。下载后将此文件解压放在openpose根目录下的\models\pose\body_25文件夹中。
pth

faceparsing_79999_iter.pth

faceparsing_79999_iter.pth，人脸分割faceparsing的预训练模型，PyTorch版本。

NameError: name 'open_excel' is not defined

NameError: name 'open_excel' is not defined是因为在代码中使用了open_excel这个名称，但是该名称没有被定义或导入。这通常是由于以下原因之一导致的： 1. 拼写错误：请检查拼写是否正确。 2. 作用域问题：请确保...

best_pos, best_score, curve = GWO(objective_function, lb, ub, dim, SearchAgents_no, Max_iter) NameError: name 'objective_function' is not defined

其中，sphere 是你定义的目标函数，lb 和 ub 是搜索空间的上下界，dim 是问题的维度，SearchAgents_no 是搜索代理数量，Max_iter 是最大迭代次数。需要注意的是，你需要根据你的具体问题来定义目标函数...

优化代码 std::map<int, int> my_map; // 假设 my_map 是要分组的 std::map for(int i=0;i<1234;i++){ my_map[i] = i*2; } const int max_group_size = 200; // 每组最多有 200 个元素 // 将 std::map 转换为 std::vector std::vector<std::pair<int, int>> my_vector(my_map.begin(), my_map.end()); // 使用 std::partition 算法将元素分组 auto partition_iter = std::begin(my_vector); while (partition_iter != std::end(my_vector)) { auto next_partition_iter = std::next(partition_iter,max_group_size); if(next_partition_iter > std::end(my_vector)){ next_partition_iter = std::end(my_vector); } for(auto iter = partition_iter;iter != next_partition_iter;++iter){ std::cout << iter->first << " --> " << iter->second << std::endl; } std::cout << "======group end======" << std::endl; partition_iter = next_partition_iter; }

const auto next_partition_iter = std::next(partition_iter, std::min(max_group_size, static_cast(std::distance(partition_iter, std::end(my_vector))))); std::for_each(partition_iter, next_partition_...

cv::TermCriteria::MAX_ITER

cv::TermCriteria::MAX_ITER 是 OpenCV 中的一个枚举常量，它代表了迭代停止的一种条件——最大迭代次数。在 OpenCV 的图像处理和机器学习算法中，特别是像 K-means 聚类、模板匹配等需要迭代优化的过程，...

class SeqDataLoader: #@save def __init__(self, batch_size, num_steps, use_random_iter, max_tokens): if use_random_iter: self.data_iter_fn = seq_data_iter_random else: self.data_iter_fn = seq_data_iter_sequential self.corpus, self.vocab = load_corpus_time_machine(max_tokens) self.batch_size, self.num_steps = batch_size, num_steps def __iter__(self): return self.data_iter_fn(self.corpus, self.batch_size, self.num_steps)

在类的__iter__函数中，返回迭代器对象，该迭代器对象调用了data_iter_fn函数（即seq_data_iter_random或seq_data_iter_sequential），并将corpus、batch_size和num_steps作为参数传递给该函数。返回的迭代器对象...

NameError: name 'multinomial' is not defined 怎么解决？

clf = Perceptron(penalty='l1', alpha=0.0001, fit_intercept=True, max_iter=1000, tol=None, shuffle=True, verbose=0, eta0=1.0, n_jobs=None, random_state=None, class_weight=None, warm_start=False, n_iter...

def train(net, train_iter, val_iter, num_epochs, lr, wd, devices, lr_period, lr_decay): global val_acc, metric trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr, momentum=0.9, weight_decay=wd) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(trainer, lr_period, lr_decay) num_batches, timer = len(train_iter), d2l.Timer() train_loss, train_accs, val_accs = [], [], [] for epoch in range(num_epochs): net.train() metric = d2l.Accumulator(3) for i, (features, labels) in enumerate(train_iter): trainer.zero_grad() features, labels = features.to(devices[0]), labels.to(devices[0]) l, acc = d2l.train_batch_ch13(net, features, labels, loss, trainer, devices) metric.add(l, acc, labels.shape[0]) train_loss.append(metric[0] / metric[2]) train_accs.append(metric[1] / metric[2]) if val_iter is not None: val_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, val_iter) val_accs.append(val_acc) d2l.plot(range(1, epoch + 2), [train_loss, train_accs, val_accs], xlabel='epoch', legend=['train loss', 'train acc', 'val acc'], figsize=(8, 6)) scheduler.step() RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same 修改代码

if val_iter is not None: val_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, val_iter) val_accs.append(val_acc) d2l.plot(range(1, epoch + 2), [train_loss, train_accs, val_accs], xlabel='epoch', legend=['...

C++代码转为java代码 map<string, vecto<string >>::iterator port_iter

Map.Entry, Vector<String>> port_iter; // 遍历map for (port_iter = burstMap.entrySet().iterator(); port_iter.hasNext();) { Map.Entry, Vector<String>> entry = port_iter.next(); String key = entry.get...

train_iter

train_iter指的是训练迭代器，是在深度学习模型训练过程中用于处理训练数据的一种工具。在深度学习训练中，数据通常以批量处理的方式输入模型进行训练。train_iter的作用就是将原始的训练数据按照一定的批量大小进行...

train_iter, test_iter下载mnist数据集

train_iter和test_iter是在使用深度学习框架时用于下载MNIST数据集的函数。 MNIST数据集是一个广泛被应用于机器学习领域的手写数字图像数据集，包含了60000个训练样本和10000个测试样本。每个样本是一个28x28像素的...

def train(net, train_features, train_labels, test_features, test_labels, num_epochs, learning_rate, weight_decay, batch_size): train_ls, test_ls = [], [] train_iter = d2l.load_array((train_features, train_labels), batch_size) optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=weight_decay) for epoch in range(num_epochs): for X, y in train_iter: optimizer.zero_grad() l = loss(net(X), y) l.backward() optimizer.step() train_ls.append(log_rmse(net, train_features, train_labels)) if test_labels is not None: test_ls.append(log_rmse(net, test_features, test_labels)) return train_ls, test_ls 逐行解释一下代码

7. for X, y in train_iter:：对于每个小批量数据，执行以下操作： 8. optimizer.zero_grad()：将优化器的梯度缓存清零，以便进行反向传播。 9. l = loss(net(X), y)：计算模型预测值net(X)和真实标签y...

def train(net, train_iter, val_iter, num_epochs, lr, wd, devices, lr_period, lr_decay): global val_acc, metric net.to(devices[0]) trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr, momentum=0.9, weight_decay=wd) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(trainer, lr_period, lr_decay) num_batches, timer = len(train_iter), d2l.Timer() train_loss, train_accs, val_accs = [], [], [] fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) for epoch in range(num_epochs): net.train() metric = d2l.Accumulator(3) for i, (features, labels) in enumerate(train_iter): trainer.zero_grad() features, labels = features.to(devices[0]), labels.to(devices[0]) l, acc = d2l.train_batch_ch13(net, features, labels, loss, trainer, devices) metric.add(l, acc, labels.shape[0]) train_loss.append(metric[0] / metric[2]) train_accs.append(metric[1] / metric[2]) if val_iter is not None: val_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, val_iter) val_accs.append(val_acc) ax.plot(range(1, epoch + 2), [train_loss, train_accs, val_accs]) ax.set_xlabel('epoch') ax.set_ylabel('value') ax.legend(['train loss', 'train acc', 'val acc']) plt.show() scheduler.step() measures = ( f'train loss {metric[0] / metric[2]:.3f},'f'train acc {metric[1] / metric[2]:.3f}') if val_iter is not None: measures += f', val acc {val_acc :.3f}' print(以上代码能否实现时事图像展示？请优化成不等epoch结束就时事显示图像的代码

if val_iter is not None: val_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, val_iter) val_accs.append(val_acc) ax.clear() ax.plot(range(1, len(train_loss) + 1), train_loss, label='train loss') ax.plot...

def train(config, model, train_iter, dev_iter, test_iter):

其中，config是一个包含模型超参数的配置对象，model是要训练的TextLSTM模型实例，train_iter、dev_iter和test_iter是分别表示训练集、验证集和测试集的迭代器对象。 训练函数的主要流程如下： 1. 定义优化器和...

train_loss_sum / len( train_iter.dataset)

For example, if train_loss_sum is 100 and len(train_iter.dataset) is 50, then the expression would evaluate to 2.0, indicating that the average training loss per data point is 2.0.

def load_dataset(text_field, label_field, args, **kwargs): train_dataset, dev_dataset = dataset.get_dataset('data', text_field, label_field) if args.static and args.pretrained_name and args.pretrained_path: vectors = load_word_vectors(args.pretrained_name, args.pretrained_path) text_field.build_vocab(train_dataset, dev_dataset, vectors=vectors) else: text_field.build_vocab(train_dataset, dev_dataset) label_field.build_vocab(train_dataset, dev_dataset) train_iter, dev_iter = data.Iterator.splits( (train_dataset, dev_dataset), batch_sizes=(args.batch_size, len(dev_dataset)), sort_key=lambda x: len(x.text), **kwargs) return train_iter, dev_iter

然后，根据参数args.static、args.pretrained_name和args.pretrained_path来判断是否使用预训练的词向量。如果需要使用预训练的词向量，则调用load_word_vectors方法加载预训练模型，并通过text_field....

in_features = train_features.shape[1] def train(model, train_features, train_labels, test_features, test_labels, num_epochs, learning_rate, weight_decay, batch_size): train_ls, test_ls = [], [] theta = np.zeros((in_features, 1)) best_theta = np.zeros((in_features, 1)) best_loss = np.inf for epoch in range(num_epochs): train_iter = data_iter(batch_size, train_features, train_labels) for X, y in train_iter: theta=gradientDescent(X, y, theta, learning_rate, weight_decay) train_ls.append(log_rmse(model, train_features, train_labels, theta, len(train_labels)))帮我加个注释

for X, y in train_iter: theta=gradientDescent(X, y, theta, learning_rate, weight_decay) # 计算每轮迭代后的训练误差和测试误差，并存入对应的列表中 train_ls.append(log_rmse(model, train_features, ...
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pose_iter_584000.caffemodel.pt

OpenPose body25 PyTorch model file pose_iter_584000.caffemodel.pt

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