train=dict( _delete_=True, type='RepeatDataset', times=5,是什么意思
时间: 2024-06-05 20:08:54 浏览: 92
这是一个 PyTorch 中的数据集处理函数,用于将一个数据集重复多次来增加数据集的大小。参数说明如下:
- `_delete_`: 一个特殊的标志,表示重复数据集时删除原始数据集中的元素。
- `type`: 数据集类型,这里是 `RepeatDataset`。
- `times`: 重复次数,即将原始数据集重复的次数。这里是重复 5 次。
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data = dict( videos_per_gpu=8, workers_per_gpu=2, val_dataloader=dict( videos_per_gpu=1, workers_per_gpu=1 ), test_dataloader=dict( videos_per_gpu=1, workers_per_gpu=1 ), train=dict( type=dataset_type, ann_file=ann_file_train, data_prefix=data_root, pipeline=train_pipeline), val=dict( type=dataset_type, ann_file=ann_file_val, data_prefix=data_root_val, pipeline=val_pipeline), test=dict( type=dataset_type, ann_file=ann_file_test, data_prefix=data_root_val, pipeline=test_pipeline)) evaluation = dict( interval=5, metrics=['top_k_accuracy', 'mean_class_accuracy'])
这段代码是一个字典,定义了数据集的一些参数和评估的一些参数。其中,数据集的参数包括:
- 每个GPU上的视频数量(videos_per_gpu)
- 每个GPU上的工作进程数量(workers_per_gpu)
- 验证集数据加载器的参数,包括每个GPU上的视频数量和工作进程数量
- 测试集数据加载器的参数,包括每个GPU上的视频数量和工作进程数量
- 训练集的类型(type)、注释文件(ann_file_train)、数据前缀(data_prefix)和数据处理管道(pipeline)
- 验证集的类型(type)、注释文件(ann_file_val)、数据前缀(data_prefix_val)和数据处理管道(pipeline)
- 测试集的类型(type)、注释文件(ann_file_test)、数据前缀(data_prefix_val)和数据处理管道(pipeline)
评估参数包括:
- 评估间隔(interval)
- 评估指标列表(metrics),包括top_k_accuracy和mean_class_accuracy。
fit_dict = dict(x=x_train, y=y_train, batch_size=300, epochs=10, verbose=0) eval_dict = dict(x=x_test, y=y_test, batch_size=300) pruned = spectral_pretrain(model, fit_dictionary=fit_dict, eval_dictionary=eval_dict, max_delta=10, compare_with='acc') pruned.summary()
这段代码是对模型进行了谱预训练(spectral_pretrain)和剪枝操作,并打印了剪枝后的模型摘要。
首先,定义了一个fit_dict字典,包含了训练数据x_train和y_train,批处理大小为300,训练轮数为10,verbose参数设置为0(不显示训练过程)。
接着,定义了一个eval_dict字典,包含了测试数据x_test和y_test,批处理大小为300。
然后,调用了spectral_pretrain函数,传入了模型、fit_dictionary、eval_dictionary、max_delta和compare_with参数。其中,fit_dictionary和eval_dictionary分别用于模型的训练和评估,max_delta是谱剪枝的阈值,compare_with是用于比较的指标(在这里是准确率acc)。
最后,通过调用pruned.summary()打印了剪枝后的模型的摘要信息。