while len(self.PER_memory) <= train_params.BATCH_SIZE: sys.stdout.write('\rPopulating replay memory up to batch_size samples...') sys.stdout.flush()
时间: 2024-04-27 21:23:39 浏览: 12
这段代码是一个WHILE循环,它的循环条件是len(self.PER_memory) <= train_params.BATCH_SIZE,即经验回放缓存中的样本数量小于等于训练批次的大小。如果这个条件成立,则执行循环体中的代码块,即在控制台输出"Populating replay memory up to batch_size samples..."。
在WHILE循环中,sys.stdout.write('\rPopulating replay memory up to batch_size samples...')用于在控制台输出一条消息,\r表示将光标移至行首,这样可以在控制台上更新消息,而不是在新的一行上输出。sys.stdout.flush()则用于刷新输出缓冲区,以便消息能够立即显示在控制台上。
当经验回放缓存中的样本数量大于训练批次的大小时,循环条件不再成立,WHILE循环结束。
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class sampler (Sampler): def u (self, train size, batch_ size): num_ data = train_ size self .num_ per batch = int(num_ data 1 batch_ size) self .batch size = batch_ size self .range = torch.arange(0, batch_ size) .view(1, batch_ size).long() self.leftover flag = False if num_ data % batch_ size: self.leftover = torch.arange(self .num_ per batch * batch_ size, num_ data) . long( )self.leftover flag = True def_ iter_a (self): rand_ num = torch.randperm(self .num_ per_ batch) .view(-1, 1) * self .batch size self .rand_ num = rand_ num. expand(self .num_ per_ batch, self .batch_size) + self .range self .rand num_view = self .rand_ num. view(-1) if self.leftover_ flag: self .rand_ num_ view = torch.cat((self.rand_ num_ view, self.leftover), 0 return iter(self .rand_ num_ view) def Len_ (self): return num_ data 分析上述代码中的错误
代码中的错误在于使用了错误的语法和变量命名。以下是需要修正的错误:
1. 函数 `u()` 的定义中,应该将 `train size` 改为 `train_size`。同样的,`batch_ size` 改为 `batch_size`。
2. 在 `u()` 函数中,`int(num_ data 1 batch_ size)` 的语法是错误的,应该改为 `int(num_data / batch_size)`。
3. 在 `u()` 函数中,`self.leftover flag` 的语法也是错误的,应该改为 `self.leftover_flag`。
4. 在 `u()` 函数中,`long( )self.leftover flag = True` 的语法是错误的,应该将其分成两行,并且添加缺少的冒号。
5. 在 `def_ iter_a()` 函数中,`rand_ num = torch.randperm(self .num_ per_ batch) .view(-1, 1) * self .batch size` 的语法是错误的,应该将 `self .batch size` 改为 `self.batch_size`。
6. 在 `def_ iter_a()` 函数中,`self .rand num_view = self .rand_ num. view(-1)` 的语法是错误的,应该将 `self .rand num_view = self .rand_ num. view(-1)` 改为 `self.rand_num_view = self.rand_num.view(-1)`。
7. 在 `def_ iter_a()` 函数中,`if self.leftover_ flag:` 的语法是错误的,应该将其改为 `if self.leftover_flag:`。
8. 在 `def_ iter_a()` 函数中,`self .rand_ num_ view = torch.cat((self.rand_ num_ view, self.leftover), 0` 的语法是错误的,应该将其改为 `self.rand_num_view = torch.cat((self.rand_num_view, self.leftover), 0)`。
9. 在 `def Len_()` 函数中,`return num_ data` 的语法是错误的,应该将其改为 `return num_data`。
修正以上错误后的代码如下:
```python
class Sampler:
def u(self, train_size, batch_size):
num_data = train_size
self.num_per_batch = int(num_data / batch_size)
self.batch_size = batch_size
self.range = torch.arange(0, batch_size).view(1, batch_size).long()
self.leftover_flag = False
if num_data % batch_size:
self.leftover = torch.arange(self.num_per_batch * batch_size, num_data).long()
self.leftover_flag = True
def iter_a(self):
rand_num = torch.randperm(self.num_per_batch).view(-1, 1) * self.batch_size
self.rand_num = rand_num.expand(self.num_per_batch, self.batch_size) + self.range
self.rand_num_view = self.rand_num.view(-1)
if self.leftover_flag:
self.rand_num_view = torch.cat((self.rand_num_view, self.leftover), 0)
return iter(self.rand_num_view)
def Len(self):
return num_data
```
以上是修正后的代码。修正后代码中的变量命名和语法都是正确的。
解释一下 def __init__(self, mnistDataset='mnist.h5', mode='standard', transform=None, background='zeros', num_frames=20, batch_size=1, image_size=64, num_digits=2, step_length=0.1): self.mode_ = mode self.background_ = background self.seq_length_ = num_frames self.batch_size_ = batch_size self.image_size_ = image_size self.num_digits_ = num_digits self.step_length_ = step_length self.dataset_size_ = 20000 # The dataset is really infinite. This is just for validation. self.digit_size_ = 28 self.frame_size_ = self.image_size_ ** 2 self.num_channels_ = 1 self.transform_ = transform
这是一个 Python 类初始化函数,用于初始化实例对象的属性值。这个类是用于处理手写数字识别的数据集,其中参数的含义如下:
- mnistDataset:存储手写数字数据集的文件名,默认为 'mnist.h5'。
- mode:数据集处理模式,默认为 'standard',表示标准模式。
- transform:数据集转换函数,默认为 None。
- background:生成图像中数字背景的方法,默认为 'zeros',表示使用全黑背景。
- num_frames:数字随时间变化的总帧数,默认为 20。
- batch_size:批处理大小,默认为 1。
- image_size:生成图像的大小,默认为 64。
- num_digits:每个图像中包含的数字个数,默认为 2。
- step_length:数字运动的步长,默认为 0.1。
- dataset_size:数据集中的样本数量,默认为 20000。