def log_every(self, iterable, print_freq, header=None): i = 0 if not header: header = "" start_time = time.time() end = time.time() iter_time = SmoothedValue(fmt='{avg:.4f}') data_time = SmoothedValue(fmt='{avg:.4f}') space_fmt = ":" + str(len(str(len(iterable)))) + "d"

这段代码定义了`MetricLogger`类的`log_every`方法，用于在迭代过程中记录指标并打印日志。

该方法接受三个参数：`iterable`，`print_freq`和`header`。`iterable`是一个可迭代对象，`print_freq`表示打印日志的频率，`header`是可选的字符串，用于在日志中添加标题。

在方法中，首先初始化一些变量：
- `i`用于迭代计数
- 如果没有提供标题(`header`)，则将其设置为空字符串
- `start_time`记录开始时间
- `end`记录每次日志打印的结束时间
- `iter_time`用于记录迭代时间的平均值
- `data_time`用于记录数据加载时间的平均值
- `space_fmt`是一个格式化字符串，用于设置日志中迭代计数的显示格式

接下来，通过循环迭代`iterable`对象，对每个迭代进行以下操作：
- 记录数据加载时间
- 更新迭代计数 `i`
- 判断是否达到了打印日志的频率(`print_freq`)，如果是，则进行以下操作：
- 计算迭代时间 `iter_time`
- 打印日志，包括标题、迭代计数、迭代时间、数据加载时间和当前指标的字符串表示
- 重置迭代计数和迭代时间

循环结束后，如果还有剩余的迭代次数没有打印日志，则进行最后一次的日志打印操作。

该方法用于方便地在迭代过程中记录指标并打印日志，以便实时监控训练的进展和指标变化。

相关问题

MB = 1024.0 * 1024.0 for obj in iterable: data_time.update(time.time() - end) yield obj iter_time.update(time.time() - end) if i % print_freq == 0 or i == len(iterable) - 1: eta_second = iter_time.global_avg * (len(iterable) - i) eta_string = str(datetime.timedelta(seconds=eta_second)) if torch.cuda.is_available(): print(log_msg.format(i, len(iterable), eta=eta_string, meters=str(self), time=str(iter_time), data=str(data_time), memory=torch.cuda.max_memory_allocated() / MB)) else: print(log_msg.format(i, len(iterable), eta=eta_string, meters=str(self), time=str(iter_time), data=str(data_time))) i += 1 end = time.time()

这段代码是`MetricLogger`类的`log_every`方法的一部分，用于在迭代过程中记录指标并打印日志。

在这段代码中，通过一个循环迭代`iterable`对象，对每个迭代进行以下操作：
- 更新数据加载时间 `data_time`
- 使用`yield`语句返回迭代对象 `obj`
- 更新迭代时间 `iter_time`
- 如果达到了打印日志的频率(`print_freq`)或者已经到达迭代的最后一次，执行以下操作：
- 计算预计剩余时间 `eta_second`，即平均每个迭代所花费的时间乘以剩余迭代次数
- 将预计剩余时间转换为字符串表示 `eta_string`
- 根据CUDA是否可用，选择打印日志的方式：
- 如果CUDA可用，使用`log_msg`格式化字符串打印日志，包括迭代计数、总迭代次数、预计剩余时间、当前指标的字符串表示、迭代时间、数据加载时间和当前最大内存使用量
- 如果CUDA不可用，使用`log_msg`格式化字符串打印日志，不包括最大内存使用量
- 更新迭代计数 `i`
- 更新结束时间 `end`

通过这段代码，可以在每个迭代步骤中记录指标并根据指定的频率打印日志。日志中包含了迭代计数、总迭代次数、预计剩余时间、当前指标的字符串表示、迭代时间和数据加载时间。如果CUDA可用，还会打印当前的最大内存使用量。这些日志信息有助于实时监控训练的进展和指标变化。

if i % print_freq == 0 or i == len(iterable) - 1:

这段代码中的条件判断语句用于判断何时执行打印操作。它包含两个条件：

1. `i % print_freq == 0`：`i` 除以 `print_freq` 的余数为 0。这表示当前迭代的索引 `i` 是 `print_freq` 的倍数，即每隔 `print_freq` 次迭代执行一次打印操作。

2. `i == len(iterable) - 1`：`i` 等于可迭代对象 `iterable` 的长度减 1。这表示当前迭代已达到可迭代对象的最后一个元素，即最后一次迭代时执行打印操作。

通过这两个条件的逻辑运算符 `or`，当满足任一条件时，即可执行打印操作。

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