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

def get_batch(source, i):

这段代码定义了一个函数get_batch，用于从数据集中取出指定位置的批次数据，并将其转换为PyTorch中的Tensor类型。其中source是原始数据集，i是批次位置。具体实现如下：

1. 首先，我们从原始数据集source中取出第i个批次，即source[i * bptt:(i + 1) * bptt]。这里的bptt代表batch size，表示每个批次的长度。比如，如果原始数据集source的长度为1000，bptt为10，则一共有100个批次，每个批次包含10个元素。

2. 然后，我们将取出的批次数据转换为Tensor类型，并调用.to(device)方法将其移动到指定的设备上，这里的device是一个字符串，代表所选用的设备，比如'cpu'或'cuda:0'。

3. 最后，我们将Tensor类型的批次数据分为两部分，即data和target。其中，data是批次数据中的前一部分，长度为seq_len，代表输入序列。target是批次数据中的后一部分，长度也为seq_len，代表期望输出序列。这里的seq_len代表每个序列的长度，它可以小于bptt。

最终，函数返回data和target两个Tensor类型的变量。

解读这段代码class randomSequentialSampler(sampler.Sampler): def __init__(self, data_source, batch_size): self.num_samples = len(data_source) self.batch_size = batch_size def __iter__(self): n_batch = len(self) // self.batch_size tail = len(self) % self.batch_size index = torch.LongTensor(len(self)).fill_(0) for i in range(n_batch): random_start = random.randint(0, len(self) - self.batch_size) batch_index = random_start + torch.range(0, self.batch_size - 1) index[i * self.batch_size:(i + 1) * self.batch_size] = batch_index # deal with tail if tail: random_start = random.randint(0, len(self) - self.batch_size) tail_index = random_start + torch.range(0, tail - 1) index[(i + 1) * self.batch_size:] = tail_index return iter(index) def __len__(self): return self.num_samples

这是一个自定义的 PyTorch 数据集采样器，用于在训练神经网络时对数据进行随机采样。具体来说：

- `randomSequentialSampler` 继承了 PyTorch 中的 `sampler.Sampler` 类，实现了 `__init__`、`__iter__` 和 `__len__` 方法。
- `__init__` 方法初始化了数据集的大小和每个 batch 的大小。
- `__iter__` 方法返回一个迭代器，用于遍历所有的样本，其中：

- `n_batch` 表示数据集中 batch 的数量。
- `tail` 表示剩余样本数。
- `index` 是一个长度为数据集大小的 LongTensor，用于存放样本下标。
- 通过循环，对每个 batch 随机选择起始样本下标，并将 batch 中每个样本的下标存储到 `index` 中。
- 处理剩余的不足一整个 batch 的样本，方法同上。
- 返回一个迭代器，用于遍历 `index` 中的所有样本下标。

- `__len__` 方法返回数据集的大小。

这个采样器的作用是将数据集中的样本随机分成若干个 batch，每个 batch 的大小由用户指定，且每个 batch 中的样本顺序也是随机的。这种采样方式可以增加数据集的多样性，提高模型的泛化能力。