for i, (features, labels) in enumerate(train_data_loader)什么意思

时间: 2024-01-27 10:04:29 浏览: 142
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labels_data_set_iii.rar

这段代码是一个for循环，用于遍历train_data_loader中的每一个数据样本。其中，i是当前样本的序号，features是样本的特征，labels是样本的标签。enumerate()函数将train_data_loader转换为一个可迭代对象，每次循环返回一个包含当前样本序号和对应特征标签的元组。
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import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np from torch.autograd import Variable from torchvision.datasets import ImageFolder from torchvision.transforms import transforms from torch.utils.data import DataLoader # 定义超参数 num_epochs = 10 batch_size = 32 learning_rate = 0.001 # 定义数据转换方式 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((32, 32)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.5], std=[0.5]) ]) # 加载数据集 train_dataset = ImageFolder(root='./ChineseStyle/train/', transform=transform) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_dataset = ImageFolder(root='./ChineseStyle/test/', transform=transform) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) # 定义卷积神经网络结构 class Net(nn.Module): def init(self): super(Net, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=6, kernel_size=5, stride=1, padding=2) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=32, kernel_size=5, stride=1, padding=2) self.fc1 = nn.Linear(in_features=32 * 8 * 8, out_features=128) self.fc2 = nn.Linear(in_features=128, out_features=15) def forward(self, x): x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 32 * 8 * 8) x = torch.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x # 实例化卷积神经网络 net = Net() # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=learning_rate) # 训练模型 for epoch in range(num_epochs): for i, (images, labels) in enumerate(train_loader): # 将输入和标签转换为变量 images = Variable(images) labels = Variable(labels) # 将梯度清零 optimizer.zero_grad() # 向前传递 outputs = net(images) # 计算损失函数 loss = criterion(outputs, labels) # 反向传播和优化 loss.backward() optimizer.step() # 打印统计信息 if (i + 1) % 100 == 0: print('Epoch [%d/%d], Step [%d/%d], Loss: %.4f' % (epoch + 1, num_epochs, i + 1, len(train_dataset) // batch_size, loss.item())) # 测试模型 correct = 0 total = 0 for images, labels in test_loader: # 向前传递 outputs = net(Variable(images)) # 获取预测结果 _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) # 更新统计信息 total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum() # 计算准确率 print('Accuracy of the network on the test images: %d %%' % (100 * correct / total))有没有测试到测试集

for images, labels in test_loader: # 向前传递 outputs = net(Variable(images)) # 获取预测结果 _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) # 更新统计信息 total += labels.size(0) correct += ...

现在我有三张DGL异质图，train_g_data = { ('drug', 'interacts', 'drug'): (train_edge_idx[0], train_edge_idx[1]), ('drug', 'interacts_reverse', 'drug'): (train_edge_idx[1], train_edge_idx[0]), ('drug', 'acts_on', 'protein'): (drug_protein[0], drug_protein[1]), } train_g = dgl.heterograph(train_g_data)，val_g和test_g也是类似的结构，图的特征也已经添加，请你用python写一段代码，用DGL中的graphSAGE模型训练，用以预测interacts的属性DDI_feat即药物相互作用分数，这是一个回归任务，并解释一下原理

for batch, data in enumerate(train_loader): subgraph, features, labels = data features = features.to(device) labels = labels.to(device) blocks = dgl.to_block(subgraph, subgraph.nodes()) output...

idx = randperm(n); trainIdx = idx(1:round(0.8*n)); testIdx = idx(round(0.8*n)+1:end); trainData = table(features(trainIdx), labels(trainIdx)); testData = table(features(testIdx), labels(testIdx));之后怎么构建cnn

for i, data in enumerate(train_loader, 0): inputs, labels = data optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss +...

一共有12类不同的图像，分别被划分为训练集，验证集，分别在data文件夹下的train文件夹和val文件夹中。这12类图像中，其中有11类图像描述着各种各样的问题，分别在data文件夹下的train1文件夹和val1文件夹中。有1类图像是无缺陷的图像，分别在data文件夹下的train2文件夹和val2文件夹中。现在准备在一个分支上将11类有问题的图像用resnet34网络进行训练，再在另一个分支上将1类无问题的图像用resnet34网络进行训练，然后将这两个分支得到的结果进行相减，相减之后得到的结果，再次通过resnet34网络进行训练，对12类图像的数据集进行训练、验证。请给出相应代码，并使用ContrastiveLoss作为损失函数。

for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): inputs1 = inputs inputs2 = inputs inputs1[:, :3, :, :] = inputs[:, 3:, :, :] inputs2[:, :3, :, :] = inputs[:, :3, :, :] inputs1 = inputs1.to...

please write the code about how to do the supervised learning in pytorch

for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = criterion(output, target) loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() ...

基于paddle自定义卷积神经网络进行垃圾分类，本竞赛所用训练和测试图片均来自生活场景。总共四十个类别，类别和标签对应关系在训练集中的dict文件里。图片中垃圾的类别，格式是“一级类别/二级类别”，二级类别是具体的垃圾物体类别，也就是训练数据中标注的类别，比如一次性快餐盒、果皮果肉、旧衣服等。一级类别有四种类别：可回收物、厨余垃圾、有害垃圾和其他垃圾。 数据文件包括训练集(有标注)和测试集(无标注)，训练集的所有图片分别保存在train文件夹下面的0-39个文件夹中，文件名即类别标签，测试集共有400张待分类的垃圾图片在test文件夹下，testpath.txt保存了所有测试集文件的名称，格式为：name+\n。提交结果的格式如下： 每一行为：图像名 标签 test1.jpg 29写出相关代码

for batch_id, data in enumerate(train_loader()): x_data = data[0] y_data = data[1] predicts = model(x_data) loss = nn.functional.cross_entropy(predicts, y_data) acc = paddle.metric.accuracy...

给出一个cnn进行信道估计训练和测试的代码，用pytorch写，程序内包括snr_num,per_snr_num

for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device), target.to(device) optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = nn.functional.cross_entropy(output, ...

torchvision.models.squeezenet1_0实现hotdog数据集

for i, data in enumerate(train_loader, 0): inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device) optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward()...

标签字段名称调整：将 file_name 和 label 改为 文件名 和 标签，以匹配 JSON 文件中的实际字段名称。

for inputs, labels in train_loader: inputs, labels = inputs.to('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'), labels.to('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') optimizer.zero_grad() ...

编写pytorch代码，定义LSTMAttention模型，模型的输入层为特征数据集，输出为标签数据集，定义一个CPSO优化算法，用CPSO算法有优化模型中神经元个数、dropout、batch_size、自注意力等超参数，将最优的超参数传递给模型，

for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() model.eval() with torch.no_...

1、编程实现：使用AlexNet识别hotdog数据集，判断一张图片中是否有hotdog（热狗）。 (1)分析不同的迭代次数和不同的学习率对识别准确度的影响， 如果迭代15次，模型是否发生过拟合？为什么？

for i, (images, labels) in enumerate(train_loader): images = images.cuda() labels = labels.cuda() optimizer.zero_grad() outputs = net(images) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() ...
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Spring Boot Starter-kit：含多种技术应用，如数据库、认证机制，有应用结构.zip

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