pythonfor循环是迭代器吗_Python基础（15）——迭代器和for循环机制

在Python中，for循环的机制依赖于迭代器，但是for循环本身并不是迭代器。for循环会自动调用可迭代对象的__iter__()方法，生成一个迭代器对象，然后通过__next__()方法不断获取下一个元素直到迭代结束。

迭代器是一个可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象，直到没有更多元素为止。实现一个迭代器需要实现__iter__()和__next__()方法。__iter__()方法返回迭代器自身，而__next__()方法返回下一个值，如果没有更多元素则抛出StopIteration异常。

对于for循环而言，只需要对象是可迭代的，即实现了__iter__()方法的对象，就可以使用for循环进行遍历。而迭代器则是在可迭代对象的基础上实现的，提供了更为灵活的遍历方式，可以自定义迭代顺序和条件。

相关问题

for epoch in range(1000): model.train() for batchidx, (x, label) in enumerate(cifar_train): # [b, 3, 32, 32] # [b] x, label = x.to(device), label.to(device) logits = model(x) # logits: [b, 10] # label: [b] # loss: tensor scalar loss = criteon(logits, label) # backprop optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print(epoch, 'loss:', loss.item()) model.eval() with torch.no_grad(): # test total_correct = 0 total_num = 0 for x, label in cifar_test: # [b, 3, 32, 32] # [b] x, label = x.to(device), label.to(device) # [b, 10] logits = model(x) # [b] pred = logits.argmax(dim=1) # [b] vs [b] => scalar tensor correct = torch.eq(pred, label).float().sum().item() total_correct += correct total_num += x.size(0) # print(correct) acc = total_correct / total_num print(epoch, 'test acc:', acc) if __name__ == '__main__': main() ———————————————— 逐行解释以上代码

这段代码是一个训练和测试模型的循环。下面是对代码的逐行解释：

for epoch in range(1000):
    model.train()
    for batchidx, (x, label) in enumerate(cifar_train):
        x, label = x.to(device), label.to(device)
        logits = model(x)
        loss = criteon(logits, label)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
    print(epoch, 'loss:', loss.item())

首先使用`for`循环迭代1000个epoch（训练轮次），每个epoch中，将模型设置为训练模式`model.train()`。然后使用`enumerate`函数遍历`cifar_train`中的每个批次数据，批次数据包括输入图像`x`和对应的标签`label`。将数据移动到设备上进行计算，然后通过模型`model`进行前向传播，得到预测结果`logits`。接着计算损失函数`loss`，并执行反向传播和优化器的更新操作。

最后打印出当前epoch的损失函数值。

model.eval()
with torch.no_grad():
    total_correct = 0
    total_num = 0
    for x, label in cifar_test:
        x, label = x.to(device), label.to(device)
        logits = model(x)
        pred = logits.argmax(dim=1)
        correct = torch.eq(pred, label).float().sum().item()
        total_correct += correct
        total_num += x.size(0)

    acc = total_correct / total_num
    print(epoch, 'test acc:', acc)

在每个epoch结束后，将模型设置为评估模式`model.eval()`。然后使用`torch.no_grad()`上下文管理器，禁用梯度计算，以加快推理速度。

在测试过程中，遍历`cifar_test`中的每个测试批次数据，将数据移动到设备上进行计算。通过模型`model`进行前向传播，得到预测结果`logits`。使用`argmax`函数获取最大概率对应的类别，并与真实标签进行比较，计算预测正确的样本数。累计所有正确预测的样本数和总样本数。

最后计算测试准确率`acc`，并打印出当前epoch的测试准确率。

这个循环通过训练数据集对模型进行训练，并在每个epoch结束后使用测试数据集评估模型的性能。