loader_size = len(train_utt_spk_list) // world_size // batch_size

这段代码的作用是计算数据加载器的大小。

首先，它使用`len(train_utt_spk_list)`获取训练数据集中的样本数量。这个值表示训练数据集中所有语音样本和说话人标签的数量。

然后，通过使用`//`运算符进行整数除法，将训练数据集的样本数量除以`world_size`和`batch_size`。`world_size`表示分布式训练中的进程数，而`batch_size`表示每个批次的样本数量。

整数除法的结果表示每个进程在每个批次中应该加载的样本数量。这个值将被赋给`loader_size`变量。

通过计算数据加载器的大小，可以确定每个进程在每个批次中加载的样本数量，以便在分布式训练中合理地分配数据加载任务。这样可以确保每个进程都能够处理适量的数据，并且能够充分利用并行计算的优势。

相关问题

解释代码：def uttloader(scp_config, reader_kwargs, loader_kwargs, train=True): mix_reader = SpectrogramReader(scp_config['mixture'], **reader_kwargs) target_reader = [ SpectrogramReader(scp_config[spk_key], **reader_kwargs) for spk_key in scp_config if spk_key[:3] == 'spk' ] dataset = Dataset(mix_reader, target_reader) # modify shuffle status loader_kwargs["shuffle"] = train # validate perutt if needed # if not train: # loader_kwargs["batch_size"] = 1 # if validate, do not shuffle utt_loader = DataLoader(dataset, **loader_kwargs) return utt_loader

这段代码定义了一个名为"uttloader"的函数，该函数有四个参数：scp_config、reader_kwargs、loader_kwargs和train。

在函数中，首先创建了一个名为"mix_reader"的SpectrogramReader对象，它使用了参数scp_config中键为"mixture"的值。

然后，通过遍历scp_config中以"spk"开头的键，为每个键创建一个名为"target_reader"的SpectrogramReader对象，这些对象被放入一个列表中。

最后，使用mix_reader和target_reader对象创建了一个Dataset对象，并将其返回。

def __init__(self, json_dir, n_src=2, sample_rate=8000, segment=4.0): super().__init__() # Task setting self.json_dir = json_dir self.sample_rate = sample_rate if segment is None: self.seg_len = None else: self.seg_len = int(segment * sample_rate) self.n_src = n_src self.like_test = self.seg_len is None # Load json files mix_json = os.path.join(json_dir, "mix.json") sources_json = [ os.path.join(json_dir, source + ".json") for source in [f"s{n+1}" for n in range(n_src)] ] with open(mix_json, "r") as f: mix_infos = json.load(f) sources_infos = [] for src_json in sources_json: with open(src_json, "r") as f: sources_infos.append(json.load(f)) # Filter out short utterances only when segment is specified orig_len = len(mix_infos) drop_utt, drop_len = 0, 0 if not self.like_test: for i in range(len(mix_infos) - 1, -1, -1): # Go backward if mix_infos[i][1] < self.seg_len: drop_utt += 1 drop_len += mix_infos[i][1] del mix_infos[i] for src_inf in sources_infos: del src_inf[i] print( "Drop {} utts({:.2f} h) from {} (shorter than {} samples)".format( drop_utt, drop_len / sample_rate / 36000, orig_len, self.seg_len ) ) self.mix = mix_infos self.sources = sources_infos

这是一个 Python 类的初始化函数，看起来是用于处理音频混合数据和其源数据的。具体来说，它的输入参数包括一个 JSON 目录、音频源的数量、采样率和段长度等。它会从指定的 JSON 文件中读取混合音频和其源音频的信息，并对其中长度太短的音频进行过滤。最终，该函数会将处理好的音频混合数据和其源数据存储在该类的 mix 和 sources 属性中。