def get_batch(args,source, i): seq_len = min(args.bptt, len(source) - 1 - i) data = source[i:i+seq_len] # [ seq_len * batch_size * feature_size ] target = source[i+1:i+1+seq_len] # [ (seq_len x batch_size x feature_size) ] return data, target

这是一个用于获取批次数据的函数，参数包括 args （包含一些配置信息）、source（数据源）和 i（当前批次开始的位置）。这个函数会根据 args 中的 bptt 参数和 source 的长度，计算出当前批次的长度 seq_len。然后从 source 中取出 i 到 i+seq_len 的数据作为当前批次的输入 data，取出 i+1 到 i+1+seq_len 的数据作为当前批次的输出 target。最后将 data 和 target 返回。

相关问题

gan_args = batch_size, learning_rate, noise_dim, 24, 2, (0, 1), dim def preprocess(data, seq_len): ori_data = data[::-1] scaler = MinMaxScaler().fit(ori_data) ori_data = scaler.transform(ori_data) temp_data = [] for i in range(0, len(ori_data) - seq_len): _x = ori_data[i:i + seq_len] temp_data.append(_x) idx = np.random.permutation(len(temp_data)) data = [] for i in range(len(temp_data)): data.append(temp_data[idx[i]]) return data

这段代码是一个用于数据预处理的函数。它接受两个参数：data和seq_len。data是原始数据，seq_len是序列的长度。

首先，代码将原始数据进行了反转（[::-1]），然后使用MinMaxScaler对数据进行归一化处理。归一化后的数据存储在ori_data中。

接下来，代码创建了一个空列表temp_data，并通过循环将长度为seq_len的子序列添加到temp_data中。

然后，通过随机重排列的方式对temp_data进行打乱。这里使用了np.random.permutation函数生成一个打乱顺序的索引数组idx。

最后，通过遍历idx，将打乱后的数据按照新的顺序添加到data列表中。

最终，函数返回data，即经过预处理后的数据。

解释代码def evaluate_1step_pred(args, model, test_dataset): # Turn on evaluation mode which disables dropout. model.eval() total_loss = 0 with torch.no_grad(): hidden = model.init_hidden(args.eval_batch_size) for nbatch, i in enumerate(range(0, test_dataset.size(0) - 1, args.bptt)): inputSeq, targetSeq = get_batch(args,test_dataset, i) outSeq, hidden = model.forward(inputSeq, hidden) loss = criterion(outSeq.view(args.batch_size,-1), targetSeq.view(args.batch_size,-1)) hidden = model.repackage_hidden(hidden) total_loss+= loss.item() return total_loss / nbatch

这段代码实现了模型在测试集上进行一步预测的评估。首先通过 model.eval() 将模型置于评估模式，禁用了 dropout。然后使用 torch.no_grad() 将梯度计算关闭，提高代码运行效率。在循环中，使用 get_batch() 函数获取输入序列和目标序列，并使用 model.forward() 函数进行一步预测，得到预测结果 outSeq 和隐藏状态 hidden。接着，使用 criterion 计算预测结果和目标序列之间的损失。使用 model.repackage_hidden() 将隐藏状态从计算图中分离出来，防止梯度消失和梯度爆炸问题。最后，将损失累加到 total_loss 中。函数返回平均损失值 total_loss / nbatch，其中 nbatch 表示测试集中可以分成多少个 batch。