from data import VOCroot, VOC_Config, AnnotationTransform, VOCDetection, detection_collate, BaseTransform, preproc

时间: 2024-04-05 10:31:00 浏览: 83
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Pytorch技巧:DataLoader的collate_fn参数使用详解

这行代码是Python中从"data"模块中导入了一些函数和类，包括VOCroot、VOC_Config、AnnotationTransform、VOCDetection、detection_collate、BaseTransform、preproc。这些函数和类很可能是用于数据处理和数据集加载的。通常在机器学习或深度学习任务中，我们需要对原始数据进行预处理和转换，以便于模型的训练和测试。这些函数和类可能就是为此而设计的。
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【Pytorch】简析DataLoader中的collate_fn参数

如在博文数据批量化处理类Dataset和DataLoader中所介绍的一样，DataLoader可通过collate_fn参数，对Dataset生成的mini-batch的可迭代数据进行进一步处理，而本文就简要介绍下该参数，并给出一个简单的例子。...

VOCroot、VOC_Config、AnnotationTransform、VOCDetection、detection_collate、BaseTransform、preproc这些每一个是什么

- VOCDetection：继承自torch.utils.data.Dataset类，用于加载Pascal VOC数据集，返回图片及其对应的目标信息。 - detection_collate：用于将不同大小的图片缩放到相同大小，以便于输入深度学习模型。 - ...

解释import os import numpy as np import torch import torch.backends.cudnn as cudnn import torch.distributed as dist import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from nets import get_model_from_name from utils.callbacks import LossHistory from utils.dataloader import DataGenerator, detection_collate from utils.utils import (download_weights, get_classes, get_lr_scheduler, set_optimizer_lr, show_config, weights_init) from utils.utils_fit import fit_one_epoch

这段代码是引入了一些Python模块和自定义的模块，包括： - os：Python标准库中的操作系统接口模块，提供了访问操作系统功能的接口； - numpy：Python中的数值计算库，提供了多维数组和矩阵运算功能；...

# build dataset train_dataset = NERDataset(word_train, label_train, config) dev_dataset = NERDataset(word_dev, label_dev, config) # get dataset size train_size = len(train_dataset) # build data_loader train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=config.batch_size, shuffle=True, collate_fn=train_dataset.collate_fn) dev_loader = DataLoader(dev_dataset, batch_size=config.batch_size, shuffle=True, collate_fn=dev_dataset.collate_fn) # Prepare model device = config.device model = BertNER.from_pretrained(config.bert_model, num_labels=len(config.label2id)) model.to(device)

上述代码是基于PyTorch框架构建命名实体识别模型的代码。它通过调用NERDataset类来构建训练集和验证集，并使用DataLoader类来创建数据批次，方便模型的训练和验证。同时，代码中使用了预训练的BERT模型，并根据标签...

from nets.segformer import SegFormer from nets.segformer_training import (get_lr_scheduler, set_optimizer_lr, weights_init) from utils.callbacks import LossHistory, EvalCallback from utils.dataloader import SegmentationDataset, seg_dataset_collate from utils.utils import download_weights, show_config from utils.utils_fit import fit_one_epoch需要配置哪些库

这段代码需要使用以下Python库： - torch: 深度学习框架PyTorch - torchvision: PyTorch官方提供的图像处理工具包 - numpy: 数组操作库 - matplotlib: 绘图库 - pillow: 图像处理库 ...

train_dataset = LegacyPPIDataset(mode='train') valid_dataset = LegacyPPIDataset(mode='valid') test_dataset = LegacyPPIDataset(mode='test') train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, collate_fn=collate) valid_dataloader = DataLoader(valid_dataset, batch_size=batch_size, collate_fn=collate) test_dataloader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, collate_fn=collate) n_classes = train_dataset._labels.shape[1] num_feats = train_dataset.features.shape[1]

collate参数是一个自定义的函数，用于将数据集中的样本转换成模型可以处理的格式。n_classes和num_feats分别表示类别数和特征数量。这段代码的作用是将数据集加载到内存中，方便模型训练。

CREATE TABLE rsk_after_chk_main (   after_chk_id VARCHAR(32) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL COMMENT '保后检查ID',   customer_no VARCHAR(32) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL COMMENT '客户编号',   1st_loan_date VARCHAR(10) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL COMMENT '首次放款日期',   current_chk_date VARCHAR(10) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL COMMENT '本次检查日期',   upload_count_chk_date VARCHAR(10) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL COMMENT '上次检查日期',   base_introduct CHAR(2) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL COMMENT '基本情况',   material_type VARCHAR(10) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL COMMENT '资料类型',   finance_year_month VARCHAR(10) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL COMMENT '财务年月',   finance_introduct_analy_introduct VARCHAR(1000) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL COMMENT '财务情况分析说明',   ss_qar_date VARCHAR(10) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL COMMENT '社保查询日期',   ss_qar_count VARCHAR(10) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL COMMENT '社保查询人数',   wage VARCHAR(10) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL COMMENT '工资是否按期支付',   wage_mortgage_term_pay_date VARCHAR(10) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL COMMENT '工资按期支付日期',   estate_lease CHAR(2) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL COMMENT '房租是否按时支付',   estate_lease_mortgage_time_pay_date VARCHAR(10) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL COMMENT '房租按时支付日期',   elec_fee CHAR(2) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL COMMENT '电费是否按时支付',   elec_fee_mortgage_time_pay_date VARCHAR(10) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL COMMENT '电费按时支付日期',   corp_crs CHAR(2) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL COMMENT '企业征信是否有不良记录',   bad_introduct VARCHAR(1000) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL COMMENT '不良说明',   null CHAR(2) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL COMMENT '是否有新增诉讼',   new_introduct VARCHAR(1000) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL COMMENT '新增说明') ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='保后检查主表' 这段sql有问题吗

这段SQL语句本身没有语法错误，但是可以看出这是创建一张数据库表的操作，并且该表的字段含义不太清晰，建议表设计时给每个字段加上注释，以便于其他人能够更好地理解该表的结构和作用。此外，该表设计中使用了一些...

CREATE TABLE visitor_tracking ( id int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID', org_id varchar(8) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '机构Id', customer_manager varchar(64) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '客户经理', manager_id varchar(64) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '员工编号', customer_id varchar(64) COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL COMMENT '客户Id', customer_name varchar(64) COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL COMMENT '客户姓名', company varchar(64) COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL COMMENT '访客公司', visit_date varchar(16) COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL COMMENT '访问日期', visit_location varchar(255) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '拜访地点', attendees varchar(255) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '拜访人员', visit_description text COLLATE utf8mb4_general_ci COMMENT '拜访情况', create_by varchar(64) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT '' COMMENT '创建者', create_time datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间', update_by varchar(64) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT '' COMMENT '更新者', update_time datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间', PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci COMMENT='访客跟踪表';

这是一个创建名为 visitor_tracking 的表的 SQL 语句，它包含了以下字段： - id：整数类型，自增，作为主键。 - org_id：字符串类型，可为空，用于存储机构ID。 - customer_manager：字符串类型，可为空，...

from ImagePairPrefixFolder import ImagePairPrefixFolder, var_custom_collate from utils import MovingAvg from tf_visualizer import TFVisualizer

var_custom_collate可能是一个自定义的数据处理函数，用于对加载的数据进行处理和组合，以便进行后续的训练或测试；MovingAvg可能是一个自定义的类，用于计算移动平均值；TFVisualizer可能是一个自定义的可视...

train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, collate_fn=train_dataset.collate_fn, drop_last=True)

其中，train_dataset是训练数据集，batch_size是每个批次包含的样本数，shuffle=True表示在每个epoch开始时对数据进行随机洗牌，collate_fn是一个用于组合样本的函数，drop_last=True表示如果最后一个批次的样本数...

default_collate_func = dataloader.default_collate def default_collate_override(batch): dataloader._use_shared_memory = False return default_collate_func(batch) setattr(dataloader, 'default_collate', default_collate_override) for t in torch._storage_classes: if sys.version_info[0] == 2: if t in ForkingPickler.dispatch: del ForkingPickler.dispatch[t] else: if t in ForkingPickler._extra_reducers: del ForkingPickler._extra_reducers[t]这段代码的作用是什么

这段代码是用来设置在使用PyTorch的dataloader时改变默认的batch处理方式，以提高性能。具体来说，它使用了一个函数重载机制来替换原有的batch处理函数，并且禁用了共享内存的使用。同时，它还清除了一些与数据序列...

collate_fn=train_dataset.collate_fn,

在此代码中，train_dataset 是一个 PyTorch Dataset 对象，而 collate_fn 是一个函数，用于将多个样本合并成一个 batch。该函数通常接收一个由多个样本组成的 list，然后返回一个 batch，其中每个元素表示一个样本。...

collate_fn=val_dataset.collate_fn什么意思

在 PyTorch 中，collate_fn 是一个函数，用于将一个由多个样本组成的列表转换为一个 mini-batch，使得每个样本的数据维度一致。在这个过程中，collate_fn 将每个样本的数据进行填充（padding）或截断...

能不要collate_fn=train_dataset.collate_fn吗

如果你的train_dataset没有定义collate_fn函数，那么你不能使用collate_fn=train_dataset.collate_fn这样的写法。因为此时train_dataset.collate_fn是未定义的。但是，如果你已经在train_dataset中定义了collate_...

我有一张mysql表，表结构如下： CREATE TABLE bb_taimsunitstock ( business_date int(11) NOT NULL DEFAULT '0', contract_id varchar(32) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL DEFAULT '', fund_id int(11) DEFAULT NULL, asset_id int(11) DEFAULT NULL, combi_id int(11) DEFAULT NULL, report_code varchar(32) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL, market_no int(11) DEFAULT NULL, stock_name varchar(255) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL, stock_type varchar(10) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL, contract_name varchar(255) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL, invest_contract_type varchar(10) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL, current_cost decimal(20,2) DEFAULT '0.00', current_amount decimal(20,4) DEFAULT '0.0000', current_profit decimal(20,2) DEFAULT '0.00', stock_status varchar(5) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL, company_id int(11) DEFAULT NULL, currency_no varchar(3) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT '', position_market_value decimal(18,2) DEFAULT '0.00', floating_profit decimal(18,2) NOT NULL DEFAULT '0.00', PRIMARY KEY (business_date,contract_id), KEY bb_idx_aimsunitstock_bc (business_date,contract_id), KEY bb_idx_aimsunitstock_facrm (fund_id,asset_id,combi_id,report_code,market_no,stock_status) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin; 我在代码中会执行以下语句，以下语句写在了同一个标签里 delete from bb_taimsunitstock where business_date=20230415 and fun_id in (1,2); INSERT INTO dbreport.bb_taimsunitstock (business_date, contract_id, fund_id, asset_id, combi_id, report_code, market_no, stock_name, stock_type, contract_name, invest_contract_type, current_cost, current_amount, current_profit, stock_status, company_id, currency_no, position_market_value, floating_profit) VALUES (20230415, 'PJ2022116380', 1, 1, 1, '', 6, '', '', '票据回归0830', '02', 20000.00, 0.0000, 0.00, '1', 9999, 'CNY', 20000.00, 0.00); 现在我的程序发生了死锁，请问是什么原因？

根据你提供的信息，死锁的原因可能是因为在执行 delete 语句时，该表上有其他事务持有了锁，而这些锁又被当前事务所需要，同时在执行 insert 语句时，又需要获取其他事务持有的锁。这样就会导致两个事务相互等待对方...

ptz_id varchar(50) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL,解析 mysql中字段设置

ptz_id 是一个字段名，varchar(50) 表示该字段类型为可变长度字符串，最大长度为 50，COLLATE utf8_bin 表示该字段的字符集为 utf8，并且使用二进制比较规则，DEFAULT NULL 表示该字段的默认值为 NULL。...

"form_name" varchar(64) COLLATE "pg_catalog"."default" NOT NULL,

"COLLATE" 是用来指定字符集排序规则的，它决定了该字段存储和比较字符串时所使用的字符集和规则。在这个例子中，"pg_catalog"."default" 指定了 PostgreSQL 的默认排序规则。"NOT NULL" 则表示该字段不允许为空，...

train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, num_workers=nw, # Shuffle=True unless rectangular training is used shuffle=not opt.rect, pin_memory=True, # 将数据加载到主机内存中的固定位置 collate_fn=train_dataset.collate_fn)的输出都有哪些数？

train_dataloader 是一个 torch.utils.data.DataLoader 对象，用于将训练数据集分成多个批次进行训练。在每个迭代周期中，train_dataloader 加载一个批次的训练数据，并将其转换为 torch.Tensor 类型的张量...

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