input_batch, target_batch = next(iter(val_ds))
时间: 2023-09-14 17:09:39 浏览: 115
你想知道如何获取验证数据集(val_ds)中的输入批次(input_batch)和目标批次(target_batch)。首先,你需要使用`iter()`函数将验证数据集转换为迭代器对象。然后,使用`next()`函数从迭代器中获取下一个元素,即下一个批次。最后,将返回的批次分配给`input_batch`和`target_batch`两个变量。
请注意,这个过程是针对Python中的迭代器和生成器的常见方法,具体实现可能会因你的数据集类型和框架而有所不同。
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x_val, y_val, _, _ = next(iter(metaloader)) x_val = to_var(x_val, requires_grad=False) y_val = to_var(y_val, requires_grad=False) meta_source = obtain_meta(x_val) y_val[meta_source] = 255
这段代码看起来像是为了评估元学习(meta-learning)模型在验证集上的表现。首先,使用 `next(iter(metaloader))` 函数获取元数据集(metadataset)中的一个 batch 的数据和标签,其中 `_` 表示元数据(meta-data),在这里应该没有用到。然后,将 `x_val` 和 `y_val` 分别转换为 PyTorch 的 tensor 并设置 `requires_grad=False`,表示这些 tensor 不需要计算梯度。接下来,使用 `obtain_meta()` 函数从 `x_val` 中获取元数据(meta-data),并将其保存到 `meta_source` 变量中。最后,将 `y_val` 中在 `meta_source` 中包含的样本的标签设置为 255,可能是为了在训练过程中将这些样本排除在外,以避免对元学习的影响。
解读这段代码def val(val_set, max_iter=100, flag=False): print('Start val') data_loader = torch.utils.data.DataLoader( val_set, shuffle=True, batch_size=opt.batchSize, num_workers=int(opt.workers)) val_iter = iter(data_loader) n_correct = 0 loss_avg = utils.averager() if not flag: max_iter = min(max_iter, len(data_loader)) else: max_iter = max(max_iter, len(data_loader)) for i in range(max_iter): # data = val_iter.next() # # data = next(val_iter) # try: # data=next(val_iter) # except StopIteration: # return try: data = val_iter.next() except: val_iter = iter(data_loader) # 再次读取,获取数据 data = val_iter.next() cpu_images, cpu_texts = data batch_size = cpu_images.size(0) utils.loadData(image, cpu_images) t, l = converter.encode(cpu_texts) utils.loadData(text, t) utils.loadData(length, l) with torch.no_grad(): crnn.eval() preds = crnn(image) crnn.train() preds_size = torch.IntTensor([preds.size(0)] * batch_size) cost = criterion(preds, text, preds_size, length) loss_avg.add(cost) _, preds = preds.max(2) preds = preds.transpose(1, 0).contiguous().view(-1) sim_preds = converter.decode(preds.data, preds_size.data, raw=False) for pred, target in zip(sim_preds, cpu_texts): if pred == target: n_correct += 1
这段代码是一个用于验证模型的函数。它接收一个数据集 `val_set`,将其封装成一个 `DataLoader` 对象,并迭代 `max_iter` 次进行验证。如果 `flag` 为 `False`,则 `max_iter` 不得超过数据集的长度;否则 `max_iter` 不得小于数据集的长度。在每次迭代中,函数从 `val_iter` 中获取一个批次的数据,并将其传入模型进行预测。然后计算预测结果与真实标签之间的损失,并将其加入到 `loss_avg` 中。同时,函数还统计了预测正确的数量 `n_correct`。最后,函数返回 `n_correct` 和 `loss_avg`。
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