解释下面的代码： print('Saving state, iter:', iteration) yolact_net.save_weights(save_path(epoch, iteration))

这段代码的主要作用是保存模型的权重。yolact_net是一个神经网络模型，save_weights()是该模型的方法，可以将模型的权重保存到指定的文件路径中。save_path(epoch, iteration)返回一个保存路径，其中epoch和iteration分别表示当前的训练轮数和迭代次数。在这段代码被执行时，会输出一条消息，指示当前正在保存模型的权重并显示迭代次数。

相关问题

class SeqDataLoader: #@save def __init__(self, batch_size, num_steps, use_random_iter, max_tokens): if use_random_iter: self.data_iter_fn = seq_data_iter_random else: self.data_iter_fn = seq_data_iter_sequential self.corpus, self.vocab = load_corpus_time_machine(max_tokens) self.batch_size, self.num_steps = batch_size, num_steps def __iter__(self): return self.data_iter_fn(self.corpus, self.batch_size, self.num_steps)

这段代码定义了一个名为SeqDataLoader的类，用于加载和迭代序列数据。类的输入参数包括batch_size（批量大小）、num_steps（每个序列的时间步数）、use_random_iter（是否使用随机迭代器）和max_tokens（最大标记数）。

在类的初始化函数中，根据use_random_iter的值选择seq_data_iter_random或seq_data_iter_sequential作为数据迭代器。然后，使用load_corpus_time_machine函数加载时间机器语料库，并返回corpus和vocab两个变量。最后，将batch_size和num_steps保存在类的属性中。

在类的__iter__函数中，返回迭代器对象，该迭代器对象调用了data_iter_fn函数（即seq_data_iter_random或seq_data_iter_sequential），并将corpus、batch_size和num_steps作为参数传递给该函数。返回的迭代器对象可以用于遍历整个序列数据集，生成小批量序列数据。

总之，这个类提供了一种方便的方式来加载和迭代序列数据，并且可以根据需要选择不同的迭代器方式。

generator = build_lstm_generator(seq_len, hidden_size, n_embeddings,compiler=False) discriminator = build_lstm_discriminator(seq_len + 1, hidden_size, n_embeddings) optimizer = Adam(learning_rate=0.0001) save_freq = 1000 gen_losses = Mean() dis_losses = Mean() for i,(x_inputs,x_outputs) in enumerate(dataset): gen_loss,dis_loss = train_on_step(x_inputs,x_outputs) gen_losses.update_state(gen_loss) dis_losses.update_state(dis_loss) if (i+1) % save_freq == 0: generator.save_weights(f"saved_models/iter-{(i+1)//save_freq}.h5") if i % 20 == 0: print(f'iter: {i}, generatorLoss: {gen_losses.result()}, discriminatorLoss: {dis_losses.result()}') gen_losses.reset_state() dis_losses.reset_state()

这段代码中，首先使用`build_lstm_generator()`函数和`build_lstm_discriminator()`函数分别创建了一个生成器和一个判别器，并使用`Adam()`函数定义了一个Adam优化器，学习率为0.0001。`seq_len`、`hidden_size`、`n_embeddings`等参数用于指定模型的超参数。

接着，代码使用`enumerate()`函数遍历了`dataset`中的每个batch，并调用`train_on_step()`函数对生成器和判别器进行一次训练。在训练过程中，代码使用`Mean()`函数分别计算了生成器损失和判别器损失的平均值，并使用`update_state()`函数更新了平均损失值。同时，代码还定义了一个变量`save_freq`，表示每训练多少个batch就保存一次模型。

在每次保存模型后，代码使用`print()`函数输出当前的迭代次数、生成器损失和判别器损失。这里使用了字符串插值的语法，即在输出字符串中使用`{}`占位符来引用变量的值。同时，代码还使用了`reset_state()`函数清空了平均损失值，以便下一个batch的计算。

总体来说，这段代码实现了对生成器和判别器的训练，并定期保存模型。在训练过程中，代码还输出了生成器损失和判别器损失的平均值。