def variable_time_collate_fn_activity( batch, args, device=torch.device("cpu"), data_type="train" ): """ Expects a batch of time series data in the form of (record_id, tt, vals, mask, labels) where - record_id is a patient id - tt is a 1-dimensional tensor containing T time values of observations. - vals is a (T, D) tensor containing observed values for D variables. - mask is a (T, D) tensor containing 1 where values were observed and 0 otherwise. - labels is a list of labels for the current patient, if labels are available. Otherwise None. Returns: combined_tt: The union of all time observations. combined_vals: (M, T, D) tensor containing the observed values. combined_mask: (M, T, D) tensor containing 1 where values were observed and 0 otherwise. """ D = batch[0][2].shape[1] N = batch[0][-1].shape[1] # number of labels combined_tt, inverse_indices = torch.unique( torch.cat([ex[1] for ex in batch]), sorted=True, return_inverse=True ) combined_tt = combined_tt.to(device) offset = 0 combined_vals = torch.zeros([len(batch), len(combined_tt), D]).to(device) combined_mask = torch.zeros([len(batch), len(combined_tt), D]).to(device) combined_labels = torch.zeros([len(batch), len(combined_tt), N]).to(device)

这是一个用于处理时间序列数据的函数，输入是一个批次的数据，每个数据包含一个记录 ID、时间戳、观测值、观测掩码和标签（如果有）。输出是一个包含所有时间戳的张量、一个张量包含所有观测值、一个张量包含所有观测掩码和一个张量包含所有标签的函数。函数首先计算出所有记录中不同的时间戳，并将它们按升序排序。随后，函数使用这些时间戳创建一个新的张量 combined_tt。随后，函数遍历批次中的每个记录，并根据其时间戳将其对应的观测值和观测掩码插入到 combined_vals 和 combined_mask 张量中。如果记录包含标签，则将其插入到 combined_labels 张量中。最终函数返回这三个张量。

相关问题

training_dataset = training_dataset.shuffle(120).batch(BATCH_SIZE)

在PyTorch中创建训练数据加载器时，`train_loader`通常会使用`torch.utils.data.DataLoader`来迭代训练数据。如果你想要对`training_dataset`进行预处理，使其在每个批次之间随机打乱（shuffle）并设置批量大小（BATCH_SIZE），可以这样操作[^1]：

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    train_dataset,
    batch_size=BATCH_SIZE,      # 指定每个批次的样本数量
    shuffle=True,           # 是否打乱数据，默认为True，这里设置为120表示每批120个样本
    num_workers=num_workers,  # 使用多进程以提高效率
    pin_memory=args.pin_memory,   # 如果硬件支持，加速内存访问
    collate_fn=train_dataset.collate_fn   # 数据转换函数，如果有的话
)

对于TensorFlow中的`tf.train.batch`和`tf.train.shuffle_batch`函数[^2]，它们的作用是将输入的数据分片成固定大小的批次。`tf.train.batch`简单地将数据分片到批次中，而`tf.train.shuffle_batch`则在分片之前先对整个数据集进行随机洗牌，保证每次训练的批次顺序不同，有助于模型避免过拟合。

示例：

# 假设 dataset 是一个包含所有训练数据的序列
dataset = ... # 具体数据

# 打乱并分批处理
shuffled_dataset = dataset.shuffle(buffer_size=120)  # 设置缓冲区大小为120
batches = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(shuffled_dataset).batch(BATCH_SIZE)

# 迭代这些批次
for batch in batches:
    # 训练模型...

yolov7train.py详解

yolov7train.py 是使用 YOLOv7 算法进行目标检测的训练脚本。下面对 yolov7train.py 的主要代码进行简单的解释：

1. 导入相关库

import argparse
import yaml
import time

import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets

from models.yolov7 import Model
from utils.datasets import ImageFolder
from utils.general import (
    check_img_size, non_max_suppression, apply_classifier, scale_coords,
    xyxy2xywh, plot_one_box, strip_optimizer, set_logging)
from utils.torch_utils import (
    select_device, time_synchronized, load_classifier, model_info)

这里导入了 argparse 用于解析命令行参数，yaml 用于解析配置文件，time 用于记录时间，torch 用于神经网络训练，DataLoader 用于读取数据集，datasets 和 ImageFolder 用于加载数据集，Model 用于定义 YOLOv7 模型，各种工具函数用于辅助训练。

2. 定义命令行参数

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--data', type=str, default='data.yaml', help='dataset.yaml path')
parser.add_argument('--hyp', type=str, default='hyp.yaml', help='hyperparameters path')
parser.add_argument('--epochs', type=int, default=300)
parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=16, help='total batch size for all GPUs')
parser.add_argument('--img-size', nargs='+', type=int, default=[640, 640], help='[train, test] image sizes')
parser.add_argument('--rect', action='store_true', help='rectangular training')
parser.add_argument('--resume', nargs='?', const='yolov7.pt', default=False, help='resume most recent training')
parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='only save final checkpoint')
parser.add_argument('--notest', action='store_true', help='only test final epoch')
parser.add_argument('--evolve', action='store_true', help='evolve hyperparameters')
parser.add_argument('--bucket', type=str, default='', help='gsutil bucket')
opt = parser.parse_args()

这里定义了许多命令行参数，包括数据集路径、超参数路径、训练轮数、批量大小、图片大小、是否使用矩形训练、是否从最近的检查点恢复训练、是否只保存最终的检查点、是否只测试最终的模型、是否进行超参数进化、gsutil 存储桶等。

3. 加载数据集

with open(opt.data) as f:
    data_dict = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)

train_path = data_dict['train']
test_path = data_dict['test']
num_classes = data_dict['nc']
names = data_dict['names']

train_dataset = ImageFolder(train_path, img_size=opt.img_size[0], rect=opt.rect)
test_dataset = ImageFolder(test_path, img_size=opt.img_size[1], rect=True)

batch_size = opt.batch_size
train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=8, pin_memory=True, collate_fn=train_dataset.collate_fn)
test_dataloader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size * 2, num_workers=8, pin_memory=True, collate_fn=test_dataset.collate_fn)

这里读取了数据集的配置文件，包括训练集、测试集、类别数和类别名称等信息。然后使用 ImageFolder 加载数据集，设置图片大小和是否使用矩形训练。最后使用 DataLoader 加载数据集，并设置批量大小、是否 shuffle、是否使用 pin_memory 等参数。

4. 定义 YOLOv7 模型

model = Model(opt.hyp, num_classes, opt.img_size)
model.nc = num_classes

device = select_device(opt.device, batch_size=batch_size)
model.to(device).train()

criterion = model.loss

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=hyp['lr0'], momentum=hyp['momentum'], weight_decay=hyp['weight_decay'])

scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts(optimizer, T_0=1, T_mult=2)

start_epoch = 0
best_fitness = 0.0

这里使用 Model 类定义了 YOLOv7 模型，并将其放到指定设备上进行训练。使用交叉熵损失函数作为模型的损失函数，使用 SGD 优化器进行训练，并使用余弦退火学习率调整策略。定义了起始轮数、最佳精度等变量。

5. 开始训练

for epoch in range(start_epoch, opt.epochs):
    model.train()
    mloss = torch.zeros(4).to(device)  # mean losses
    for i, (imgs, targets, paths, _) in enumerate(train_dataloader):
        ni = i + len(train_dataloader) * epoch  # number integrated batches (since train start)
        imgs = imgs.to(device)
        targets = targets.to(device)

        loss, _, _ = model(imgs, targets)
        loss.backward()

        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

        mloss = (mloss * i + loss.detach().cpu()) / (i + 1)  # update mean losses

        # Print batch results
        if ni % 20 == 0:
            print(f'Epoch {epoch}/{opt.epochs - 1}, Batch {i}/{len(train_dataloader) - 1}, lr={optimizer.param_groups[0]["lr"]:.6f}, loss={mloss[0]:.4f}')

    # Update scheduler
    scheduler.step()

    # Update Best fitness
    with torch.no_grad():
        fitness = model_fitness(model)
        if fitness > best_fitness:
            best_fitness = fitness

    # Save checkpoint
    if (not opt.nosave) or (epoch == opt.epochs - 1):
        ckpt = {
            'epoch': epoch,
            'best_fitness': best_fitness,
            'state_dict': model.state_dict(),
            'optimizer': optimizer.state_dict()
        }
        torch.save(ckpt, f'checkpoints/yolov7_epoch{epoch}.pt')

    # Test
    if not opt.notest:
        t = time_synchronized()
        model.eval()
        for j, (imgs, targets, paths, shapes) in enumerate(test_dataloader):
            if j == 0:
                pred = model(imgs.to(device))
                pred = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.001, iou_thres=0.6)
            else:
                break

        t1 = time_synchronized()
        if isinstance(pred, int) or isinstance(pred, tuple):
            print(f'Epoch {epoch}/{opt.epochs - 1}, test_loss={mloss[0]:.4f}, test_mAP={0.0}')
        else:
            pred = pred[0].cpu()
            iou_thres = 0.5
            niou = [iou_thres] * num_classes
            ap, p, r = ap_per_class(pred, targets, shapes, iou_thres=niou)
            mp, mr, map50, f1, _, _ = stats(ap, p, r, gt=targets)

            print(f'Epoch {epoch}/{opt.epochs - 1}, test_loss={mloss[0]:.4f}, test_mAP={map50:.2f} ({mr*100:.1f}/{mp*100:.1f})')

            # Plot images
            if epoch == 0 and j == 0:
                for i, det in enumerate(pred):  # detections per image
                    img = cv2.imread(paths[i])  # BGR
                    img = plot_results(img, det, class_names=names)
                    cv2.imwrite(f'runs/test{i}.jpg', img)
                    if i == 3:
                        break

这里进行了多个 epoch 的训练。在每个 epoch 中，对于每个批量的数据，先将数据移动到指定设备上，然后计算模型的损失函数，并进行反向传播和梯度下降。在每个 epoch 结束时，更新学习率调整策略和最佳精度，保存当前的检查点。如果 opt.notest 为 False，则进行测试，并输出测试结果。最后，如果是第一个 epoch，则绘制部分图像用于可视化。