NameError: name 'train_iter' is not defined

时间: 2024-01-06 19:23:44 浏览: 192
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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。

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...

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...

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....

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

这段代码出现了一个 RuntimeError，提示输入类型（torch.cuda.FloatTensor）和权重类型（torch.FloatTensor）应该是相同的。这说明在使用 GPU 训练时，输入数据和权重数据类型不一致。可以在数据加载时将数据类型...

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...

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, ...

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.patameters(), 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() legend = ['train loss', 'train acc'] # 画出来的图的线条标签 if val_iter is not None: legend.append('valid acc') animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs], legend=legend) net = nn.DataParallel(net, device_ids=0).to(device) for epoch in range(num_epochs): # 开始训练 net.train() metric = d2l.Accumulator(3) for i, (features, labels) in enumerate(train_iter): timer.start() l, acc = d2l.train_batch_ch13(net, features, labels, loss, trainer, devices) metric.add(l, acc, labels.shape[0]) timer.stop() if (i + 1) % (num_batches // 5) == 0 or i == num_batches - 1: animator.add(epoch + (i + 1) / num_batches, (metric[0] / metric[2], metric[1] / metric[2], None)) if val_iter is not None: val_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, val_iter) animator.add(epoch + 1, (None, None, val_acc)) 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}'检查并优化

if val_iter is not None: legend.append('valid acc') animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs], legend=legend) net = nn.DataParallel(net, device_ids=0).to(device) for epoch in ...

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() legend = ['train loss', 'train acc'] if val_iter is not None: legend.append('val acc') animator = Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs], legend=legend) net = nn.DataParallel(net, device_ids=devices).to(devices[0]) for epoch in range(num_epochs): net.train() metric = d2l.Accumulator(3) for i, (features, labels) in enumerate(train_iter): timer.start() l, acc = d2l.train_batch_ch13(net, features, labels, loss, trainer, devices) metric.add(l, acc, labels.shape[0]) timer.stop() if (i + 1) % (num_batches // 5) == 0 or i == num_batches - 1: animator.add(epoch + (i + 1) / num_batches, ( metric[0] / metric[2], metric[1] / metric[2], None)) if val_iter is not None: val_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, val_iter) animator.add(epoch + 1, (None, None, val_acc)) 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',valid acc {val_acc:.3f}' print(measures + f'\n {metric[2] * num_epochs / timer.sum():.1f}' f'examples /sec on {str(devices)}') 代码在jupyter中可以画图，但是在pycharm中不显示图像

这是因为在PyCharm中默认情况下无法自动显示Matplotlib图形窗口，您需要在代码中添加以下两行代码： python import matplotlib.pyplot as plt plt.show() 这将强制显示Matplotlib图形窗口。...

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...

解释def train_sgd(lr, batch_size, num_epochs=2): data_iter, feature_dim = get_data_ch11(batch_size) return train_ch11( sgd, None, {'lr': lr}, data_iter, feature_dim, num_epochs) gd_res = train_sgd(1, 1500, 10)

- return train_ch11(sgd, None, {'lr': lr}, data_iter, feature_dim, num_epochs)：调用函数 train_ch11，传入优化器 sgd、状态信息为 None、超参数为 {'lr': lr}、数据迭代器 data_iter、特征维度 ...

from torch.utils import data def load_data_nmt(batch_size, num_steps, num_examples=600): """返回翻译数据集的迭代器和词表""" with open(d2l.download('cmn-eng'), 'r') as f: lines = f.readlines() return lines num_lines = min(num_examples, len(raw_text.split('\n'))) text = raw_text.split('\n')[:num_lines] src_vocab, tgt_vocab = d2l.load_vocab('cmn-eng') src_iter= d2l.build_data_iter(text, src_vocab, tgt_vocab, batch_size, num_steps) return src_iter, src_vocab, tgt_vocab train_iter, src_vocab, tgt_vocab = load_data_nmt(batch_size=2, num_steps=8) for X, X_valid_len, Y, Y_valid_len in train_iter: print('X:', X.type(torch.int32)) print('X的有效长度:', X_valid_len) print('Y:', Y.type(torch.int32)) print('Y的有效长度:', Y_valid_len) break 报这个错误ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)

src_iter= d2l.build_data_iter(text, src_vocab, tgt_vocab, batch_size, num_steps) 这个函数返回的是一个迭代器对象，但是在你的 load_data_nmt 函数中却没有将其打包到元组中一起返回，导致在使用元组解包...

Traceback (most recent call last): File "PMRID_train_dehaze_230215.py", line 504, in <module> main(args) File "PMRID_train_dehaze_230215.py", line 317, in main for i, data in enumerate(train_loader): File "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/dataloader/dataloader_iter.py", line 697, in __next__ data = self._reader.read_next_var_list() SystemError: (Fatal) Blocking queue is killed because the data reader raises an exception. [Hint: Expected killed_ != true, but received killed_:1 == true:1.] (at /paddle/paddle/fluid/operators/reader/blocking_queue.h:166)

这是一个 Python 的错误信息，具体错误为：数据读取器引发异常，导致阻塞队列被杀死，代码运行中止。 根据错误信息，看起来是在训练 PMRID 模型时出现的错误。可能是数据读取时出现了异常，导致阻塞队列被杀死，...

def train(train_features, test_features, train_labels, test_labels, num_epochs=400): loss = nn.MSELoss(reduction='none') input_shape = train_features.shape[-1] # 不设置偏置，因为我们已经在多项式中实现了它 net = nn.Sequential(nn.Linear(input_shape, 1, bias=False)) batch_size = min(10, train_labels.shape[0]) train_iter = d2l.load_array((train_features, train_labels.reshape(-1,1)), batch_size) test_iter = d2l.load_array((test_features, test_labels.reshape(-1,1)), batch_size, is_train=False) trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01) animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', ylabel='loss', yscale='log', xlim=[1, num_epochs], ylim=[1e-3, 1e2], legend=['train', 'test']) for epoch in range(num_epochs): d2l.train_epoch_ch3(net, train_iter, loss, trainer) if epoch == 0 or (epoch + 1) % 20 == 0: animator.add(epoch + 1, (evaluate_loss(net, train_iter, loss), evaluate_loss(net, test_iter, loss))) print('weight:', net[0].weight.data.numpy())

- train_features: 训练数据的特征，类型为numpy.ndarray - test_features: 测试数据的特征，类型为numpy.ndarray - train_labels: 训练数据的标签，类型为numpy.ndarray - test_labels: 测试数据的标签，类型为...

train_iter, test_iter下载mnist数据集

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train(train_source_iter, train_target_iter, classifier, domain_adv, optimizer, lr_scheduler, epoch, args)

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d2l.train_ch13(net, train_iter, test_iter, loss, trainer, num_epochs, devices)无gpu

d2l.train_ch13(net, train_iter, test_iter, loss, trainer, num_epochs, devices) 这样就可以在 CPU 上进行训练了。需要注意的是，相对于使用 GPU，使用 CPU 进行训练的速度可能会慢很多。

train_iter, val_iter, test_iter = PennTreebank(split=('train', 'valid', 'test'))

Sorry, I am an AI language model and I do not have access to external libraries or datasets. Can you please provide more context or code so that I can assist you better?

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