device = torch.device(args.device) experiment_description = args.experiment_description data_type = args.selected_dataset method = 'TS-TCC' training_mode = args.training_mode run_description = args.run_description logs_save_dir = args.logs_save_dir os.makedirs(logs_save_dir, exist_ok=True)解释这段代码
时间: 2023-05-25 12:01:47 浏览: 78
这段代码主要用于设置训练的环境与参数,具体解释如下:
1. `device = torch.device(args.device)`:设置使用的设备类型,如CPU或GPU。
2. `experiment_description = args.experiment_description`:实验描述,用于区分不同的实验。
3. `data_type = args.selected_dataset`:选择使用的数据集类型。
4. `method = 'TS-TCC'`:设置使用的模型方法,这里是TS-TCC。
5. `training_mode = args.training_mode`:训练模式,如在线训练或离线训练等。
6. `run_description = args.run_description`:运行描述,用于区分不同的运行。
7. `logs_save_dir = args.logs_save_dir`:保存日志文件的目录。
8. `os.makedirs(logs_save_dir, exist_ok=True)`:创建日志保存目录,如果目录已存在则不会抛出异常。
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```
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
```
这里将训练数据集 train_dataset 加载到一个 DataLoader 中,每个批次的大小为 32,且打乱了数据集的顺序。