for i in range(0, batch_size * num_batches, batch_size):initial_indices_per_batch = initial_indices[i: i + batch_size] X = [data(j) for j in initial_indices_per_batch] Y = [data(j + 1) for j in initial_indices_per_batch] yield torch.tensor(X), torch.tensor(Y)

这段代码是一个数据批次生成器函数，它的作用是将数据集划分成多个批次，每个批次包含 batch_size 个子序列。其中，initial_indices 是数据集的所有子序列的起始索引，num_batches 是数据集被划分成的批次数。对于每个批次，函数会从 initial_indices 中随机选取 batch_size 个起始索引，然后根据这些起始索引从数据集中获取对应的子序列，分别赋值给 X 和 Y，最后使用 yield 语句将数据批次以 tensor 的形式返回，方便模型的训练和评估。

相关问题

class PPOMemory: def __init__(self, batch_size): self.states = [] self.probs = [] self.vals = [] self.actions = [] self.rewards = [] self.dones = [] self.batch_size = batch_size def sample(self): batch_step = np.arange(0, len(self.states), self.batch_size) indices = np.arange(len(self.states), dtype=np.int64) np.random.shuffle(indices) batches = [indices[i:i+self.batch_size] for i in batch_step] return np.array(self.states),np.array(self.actions),np.array(self.probs),\ np.array(self.vals),np.array(self.rewards),np.array(self.dones),batches def push(self, state, action, probs, vals, reward, done): self.states.append(state) self.actions.append(action) self.probs.append(probs) self.vals.append(vals) self.rewards.append(reward) self.dones.append(done) def clear(self): self.states = [] self.probs = [] self.actions = [] self.rewards = [] self.dones = [] self.vals = []

这段代码是一个 PPO 算法中的经验回放（experience replay）类，用于存储和采样交互数据。具体来说，这个类有以下几个成员函数：

1. 构造函数 __init__：初始化经验回放缓存的大小 batch_size，并创建空的列表来存储状态、动作、概率、价值、奖励和完成标志等信息。

2. 采样函数 sample：将经验回放缓存中的数据按照 batch_size 分成若干个 batch，然后随机打乱数据索引，最后返回一个包含所有 batch 的列表。每个 batch 包含一个状态状态列表、一个动作列表、一个概率列表、一个价值列表、一个奖励列表和一个完成标志列表。

3. 存储函数 push：将交互数据（即一个状态 state、一个动作 action、一个概率 probs、一个价值 vals、一个奖励 reward 和一个完成标志 done）存储到经验回放缓存中。

4. 清空函数 clear：清空经验回放缓存，以便下一次使用。

整个经验回放类的作用是存储和采样交互数据，以便训练 PPO 算法时能够从多个交互轮次中有效地学习。其中，采样函数 sample 会将数据随机打乱，以避免过于相关的数据干扰训练。

然后我们加载数据并创然后我们加载数据并创建一个小的数据集子集，以加快对已实现的优化器的测试。请看pytorch文档，并创建 一个由50个大小为64的批次组成的小子集 两个数据处理程序，分别对所有样本和分批样本进行迭代 帮我按照题目要求补充完整我下面的代码 batch_size = 64 batches = 50 data = datasets.MNIST(root="./", transform=transforms, target_transform=None, download=True) data = Subset(...) gd_data_loader = DataLoader(...) data_loader = DataLoader(...)建一个小的数据集子集，以加快对已实现的优化器的测试。请看pytorch文档，并创建 一个由50个大小为64的批次组成的小子集 两个数据处理程序，分别对所有样本和分批样本进行迭代

可以按照以下方式补充代码：

import torch
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import Subset, DataLoader

batch_size = 64
batches = 50

# 加载MNIST数据集
transforms = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))])
data = datasets.MNIST(root="./", transform=transforms, target_transform=None, download=True)

# 创建小的数据集子集
subset_indices = range(batch_size * batches)
data = Subset(data, subset_indices)

# 创建两个数据处理程序，分别对所有样本和分批样本进行迭代
gd_data_loader = DataLoader(data, batch_size=batch_size, shuffle=True)
data_loader = DataLoader(data, batch_size=len(data), shuffle=True)

在上面的代码中，我们首先使用`datasets.MNIST`加载了MNIST数据集，并应用了一些转换，例如将图像转换为张量并进行归一化。然后，我们创建了一个由所有样本构成的`DataLoader`对象`data_loader`，用于对整个数据集进行迭代。我们还创建了一个由50个大小为64的批次组成的小子集，并使用`Subset`对象`data`来存储它。

最后，我们使用两个`DataLoader`对象`gd_data_loader`和`data_loader`，分别对分批样本和所有样本进行迭代。`gd_data_loader`具有批量大小为64，`data_loader`具有批量大小为数据集中的样本数，这些批次都是随机排列的。