MB = 1024.0 * 1024.0 for obj in iterable: data_time.update(time.time() - end) yield obj iter_time.update(time.time() - end) if i % print_freq == 0 or i == len(iterable) - 1: eta_second = iter_time.global_avg * (len(iterable) - i) eta_string = str(datetime.timedelta(seconds=eta_second)) if torch.cuda.is_available(): print(log_msg.format(i, len(iterable), eta=eta_string, meters=str(self), time=str(iter_time), data=str(data_time), memory=torch.cuda.max_memory_allocated() / MB)) else: print(log_msg.format(i, len(iterable), eta=eta_string, meters=str(self), time=str(iter_time), data=str(data_time))) i += 1 end = time.time()

这段代码是`MetricLogger`类的`log_every`方法的一部分，用于在迭代过程中记录指标并打印日志。

在这段代码中，通过一个循环迭代`iterable`对象，对每个迭代进行以下操作：
- 更新数据加载时间 `data_time`
- 使用`yield`语句返回迭代对象 `obj`
- 更新迭代时间 `iter_time`
- 如果达到了打印日志的频率(`print_freq`)或者已经到达迭代的最后一次，执行以下操作：
- 计算预计剩余时间 `eta_second`，即平均每个迭代所花费的时间乘以剩余迭代次数
- 将预计剩余时间转换为字符串表示 `eta_string`
- 根据CUDA是否可用，选择打印日志的方式：
- 如果CUDA可用，使用`log_msg`格式化字符串打印日志，包括迭代计数、总迭代次数、预计剩余时间、当前指标的字符串表示、迭代时间、数据加载时间和当前最大内存使用量
- 如果CUDA不可用，使用`log_msg`格式化字符串打印日志，不包括最大内存使用量
- 更新迭代计数 `i`
- 更新结束时间 `end`

通过这段代码，可以在每个迭代步骤中记录指标并根据指定的频率打印日志。日志中包含了迭代计数、总迭代次数、预计剩余时间、当前指标的字符串表示、迭代时间和数据加载时间。如果CUDA可用，还会打印当前的最大内存使用量。这些日志信息有助于实时监控训练的进展和指标变化。

相关问题

var canvas = document.getElementById('canvas'); var ctx = canvas.getContext('2d'); // 监听接收到的数据 socket.on("mydata", (msg) => { // 解析数据 var data = JSON.parse(msg); // 绘制密码表 for (var i = msg; i < data .length; i++) { var obj = data[i]; var x = obj.xmin * canvas.width; var y = obj.ymin * canvas.height; var w = (obj.xmax - obj.xmin) * canvas .width; var h = (obj.ymax - obj.ymin) * canvas.height; ctx.strokeRect(x ,y, w, h); } }); </script>yolov5目标识别别在前端显示，canvas画框报错Uncaught (in promise) SyntaxError: "[object Object]" is not valid JSOn写出修改后的代码

根据您提供的代码，可能是因为for循环中的msg变量应该是data.length，而不是msg。同时，最后一行的代码应该是</script>而不是</script>yolov5目标识别别在前端显示，这可能是造成语法错误的原因。以下是修改后的代码：

var canvas = document.getElementById('canvas');
var ctx = canvas.getContext('2d');

// 监听接收到的数据
socket.on("mydata", (msg) => {
    // 解析数据
    var data = JSON.parse(msg);

    // 绘制密码表
    for (var i = 0; i < data.length; i++) {
        var obj = data[i];
        var x = obj.xmin * canvas.width;
        var y = obj.ymin * canvas.height;
        var w = (obj.xmax - obj.xmin) * canvas.width;
        var h = (obj.ymax - obj.ymin) * canvas.height;
        ctx.strokeRect(x, y, w, h);
    }
});
</script>

def data_processing(data): # 日期缺失，补充 data.fillna(method='ffill', inplace=True) date_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 0]) data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1]) date_history = np.array(date_history) data_history = [x for item in np.array(data_history).tolist() for x in item] # 缺失值处理 history_time_list = [] for date in date_history: date_obj = datetime.datetime.strptime(date[0], '%Y/%m/%d %H:%M') #将字符串转为 datetime 对象 history_time_list.append(date_obj) start_time = history_time_list[0] # 起始时间 end_time = history_time_list[-1] # 结束时间 delta = datetime.timedelta(minutes=15) #时间间隔为15分钟 time_new_list = [] current_time = start_time while current_time <= end_time: time_new_list.append(current_time) current_time += delta # 缺失位置记录 code_list = [] for i in range(len(time_new_list)): code_list = code_list history_time_list = history_time_list while (time_new_list[i] - history_time_list[i]) != datetime.timedelta(minutes=0): history_time_list.insert(i, time_new_list[i]) code_list.append(i) for i in code_list: data_history.insert(i, data_history[i - 1]) # 输出补充好之后的数据 data = pd.DataFrame({'date': time_new_list, 'load': data_history}) return data 优化代码

可以尝试将循环语句进行向量化，使用 pandas 库提供的数据处理函数。具体来说，可以将以下部分进行优化：

history_time_list = []     
for date in date_history:         
    date_obj = datetime.datetime.strptime(date[0], '%Y/%m/%d %H:%M')         
    history_time_list.append(date_obj)

可以改写为：

history_time_list = pd.to_datetime(date_history.iloc[:, 0], format='%Y/%m/%d %H:%M')

同样地，可以将以下部分进行优化：

time_new_list = []     
current_time = start_time     
while current_time <= end_time:         
    time_new_list.append(current_time)         
    current_time += delta

可以改写为：

time_new_list = pd.date_range(start=start_time, end=end_time, freq='15min')

最后，可以使用 pandas 库提供的函数 `fillna()` 进行缺失值处理，而无需使用循环语句。

优化后的代码如下：

def data_processing(data):
    # 日期缺失，补充
    data.fillna(method='ffill', inplace=True)
    # 转换时间格式
    date_history = pd.to_datetime(data.iloc[:, 0], format='%Y/%m/%d %H:%M')
    # 缺失值处理
    start_time = date_history.iloc[0]
    end_time = date_history.iloc[-1]
    time_new_list = pd.date_range(start=start_time, end=end_time, freq='15min')
    data_history = data.iloc[:, 1].fillna(method='ffill')
    data_history = data_history.reindex(code_list, method='ffill')
    # 输出补充好之后的数据
    data = pd.DataFrame({'date': time_new_list, 'load': data_history})
    return data