indices = [Pregnancy, Glu, BP, ST, Ins, BMI, DBF, Age] l = [] for index in indices: l.append(index)

这段代码的作用是将列表`indices`中的每个元素放入空列表`l`中，使得`l`与`indices`的元素顺序一致。代码可以写得更简洁，使用列表推导式：

indices = ["Pregnancy", "Glu", "BP", "ST", "Ins", "BMI", "DBF", "Age"]
l = [index for index in indices]

这样就可以一行代码实现相同的功能。

相关问题

概述这段代码的作用： # Update image weights (optional) if opt.image_weights: # Generate indices if rank in [-1, 0]: cw = model.class_weights.cpu().numpy() * (1 - maps) ** 2 / nc # class weights iw = labels_to_image_weights(dataset.labels, nc=nc, class_weights=cw) # image weights dataset.indices = random.choices(range(dataset.n), weights=iw, k=dataset.n) # rand weighted idx # Broadcast if DDP if rank != -1: indices = (torch.tensor(dataset.indices) if rank == 0 else torch.zeros(dataset.n)).int() dist.broadcast(indices, 0) if rank != 0: dataset.indices = indices.cpu().numpy()

这段代码的作用是在训练神经网络时，根据图像的权重对图像进行采样，以提高模型对低频类别的分类准确性。具体实现方式是根据训练数据集中每个类别的权重，计算每个图像的权重，并将其用于随机采样。如果使用了分布式数据并行（DDP）训练，还会进行数据广播以确保每个进程使用相同的采样索引。这段代码中的具体实现细节可能会因为不同的神经网络结构、训练任务和数据集而略有不同。

# Splitting training data into train & dev sets # if mode == 'train': # indices = [i for i in range(len(data)) if i % 10 != 0] # elif mode == 'dev': # indices = [i for i in range(len(data)) if i % 10 == 0] #baseline上面这段代码划分训练集和测试集按照顺序选择数据，可能造成数据分布问题，我改成随机选择 indices_tr, indices_dev = train_test_split([i for i in range(data.shape[0])], test_size = 0.1, random_state = 0) if self.mode == 'train': indices = indices_tr elif self.mode == 'dev': indices = indices_dev # Convert data into PyTorch tensors self.data = torch.FloatTensor(data[indices]) self.target = torch.FloatTensor(target[indices])

这部分代码用于将训练数据划分为训练集和开发集。原来的代码是根据数据的顺序进行划分，可能会导致数据分布不均匀的问题。现在改成了随机选择数据进行划分，使用了train_test_split函数从范围为0到数据长度的列表中随机选择一定比例的索引，其中的10%作为开发集，而剩下的90%作为训练集。

然后，将选择的数据转换为PyTorch的FloatTensor类型，并分别赋值给self.data和self.target。