def doTrain(self): nbatches = self.args.nbatches nepoch = self.args.nepoch batchSize = int(self.D.trainSize / nbatches) allreadyindex = 0 dis_a_L, dis_b_L = [], [] dis_count = 0 for epoch in range(nepoch): res = 0 for batch in range(nbatches): losses = [] stime = time.time() pairs = [[], [], []]
时间: 2023-06-16 18:02:14 浏览: 47
这段代码看起来是一个训练循环,其中有两个循环变量:`epoch` 和 `batch`,分别代表训练的轮数和每轮的批次数。在每个批次中,模型会从数据集中取出一定数量的数据对(`pairs`),然后计算损失函数(`losses`)并更新模型参数。其中,`batchSize` 是每个批次的数据对数量,`nbatches` 是训练轮数,`nepoch` 是训练的总轮数,`allreadyindex` 是已经处理过的数据对数量。
另外,代码中还定义了一些变量,如 `dis_a_L`、`dis_b_L` 和 `dis_count`,但没有看到它们在这段代码中有什么作用。