def __next__(self): if self.residue and self.index == self.n_batches: batches = self.batches[self.index * self.batch_size: len(self.batches)] self.index += 1 batches = self._to_tensor(batches) return batches elif self.index >= self.n_batches: self.index = 0 raise StopIteration else: batches = self.batches[self.index * self.batch_size: (self.index + 1) * self.batch_size] self.index += 1 batches = self._to_tensor(batches) return batches
时间: 2024-02-14 20:07:10 浏览: 20
这段代码是一个 Python 迭代器(Iterator)的实现,用于将输入数据分批次(batch)处理。在使用迭代器时,我们可以使用 for 循环来逐个获取数据的批次。在该迭代器中,输入数据被分成了若干个批次,每个批次包含了 batch_size 个数据。在每次迭代时,如果还有未处理的数据且当前批次是最后一个批次,则将剩余的数据全部打包成一个批次返回;如果当前批次已经是最后一个批次,则抛出 StopIteration 异常;否则,从当前批次中取出 batch_size 个数据打包成一个批次返回,并将批次索引加 1。在返回批次之前,还要将批次中的数据转换成 PyTorch Tensor 格式。
相关问题
def __len__(self): if self.residue: return self.n_batches + 1 else: return self.n_batches
这是一个 Python 函数,它计算一个数据集的批次数量。具体而言,如果数据集的大小不能被批次大小整除,那么会有一些剩余的数据点,这些数据点需要在最后一个批次中处理。这个函数首先检查是否有剩余数据点,如果有,则返回批次数量加 1;否则,返回批次数量。其中,批次数量等于数据集大小除以批次大小,使用整数除法(//)进行计算。
def __init__(self, batches, batch_size, device): self.batch_size = batch_size self.batches = batches self.n_batches = len(batches) // batch_size self.residue = False # 记录batch数量是否为整数 if len(batches) % self.n_batches != 0: self.residue = True self.index = 0 self.device = device
这段代码是定义了一个类的初始化方法,接收三个参数:batches、batch_size和device。它的作用是对传入的数据进行一些处理并初始化一些变量。其中,batches是一个包含所有批次数据的列表,batch_size是指定的批次大小,device是指定的设备。具体来说,代码中通过计算获得了总批次数(n_batches),并记录了是否存在不能整除的余数(residue)。同时,该类还记录了当前处理到的批次的索引(index)。