python中的args.batch_size使用

时间: 2024-04-19 18:04:35 浏览: 171
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用于模拟 退火 的 Pytorch 优化器_python_代码_下载

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args.batch_size在Python中通常用于指定模型的批量大小（batch size），即每次模型训练时使用的样本数量。批量大小是深度学习中一个非常重要的超参数，它会影响模型训练的速度和准确度。 在PyTorch中，我们可以使用torch.utils.data.DataLoader来加载数据并指定batch size。例如，假设我们有一个数据集my_dataset，可以按照以下方式创建一个DataLoader，并指定batch size为32： ``` from torch.utils.data import DataLoader my_dataloader = DataLoader(my_dataset, batch_size=32) ``` 这样，每次迭代训练时，模型就会使用32个样本来计算损失和更新参数。在实际应用中，batch size的选择通常需要根据具体问题和硬件条件来进行调整，过大或过小的batch size都可能会影响模型的性能。
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resize_images(args.input_dir, args.output_dir, tuple(args.size)) if args.watermark: watermark_images(args.input_dir, args.output_dir, args.watermark, args.position) ### 六、总结 通过以上步骤...
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pytorch使用tensorboardX进行loss可视化实例

super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5) self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 10) ...

args.batch_size

例如，在PyTorch中，如果我们使用DataLoader来加载训练数据，我们可以使用 batch_size 参数指定每个批次的大小，如下所示： python train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=...

data_iter = data_loader.get_loader(batch_size=args.batch_size)

其中，batch_size 参数来自 args 对象，可能是从命令行参数或配置文件中读取的超参数，用于指定每个批次中包含的样本数量。 具体实现可以参考以下示例代码： python class DataLoader: def __init__(self, ...

def test(args): from models.evaluator import CDEvaluator dataloader = utils.get_loader(args.data_name, img_size=args.img_size, batch_size=args.batch_size, is_train=False, split='test') model = CDEvaluator(args=args, dataloader=dataloader) model.eval_models()什么意思

这是一段 Python 代码，其中调用了名称为 CDEvaluator 的模型评估器，并使用 dataloader 加载数据集进行测试。配置参数包括数据名称、图像大小、批量大小等，这需要在 args 中指定。最后，调用 model.eval_models() ...

def main(): global args, best_EPE #args = parser.parse_args() args = parser.parse_args(args=[]) save_path = '{},{},{}epochs{},b{},lr{}'.format( args.arch, args.solver, args.epochs, ',epochSize'+str(args.epoch_size) if args.epoch_size > 0 else '', args.batch_size, args.lr) print('=> will save everything to {}'.format(save_path)) if not os.path.exists(save_path): os.makedirs(save_path) train_writer = SummaryWriter(os.path.join(save_path,'train')) test_writer = SummaryWriter(os.path.join(save_path,'test'))

这段代码是一个 Python 函数，函数名为 main()。...同时，函数还使用全局变量 args 和 best_EPE。其中，args 是通过解析命令行参数得到的一个 argparse.Namespace 对象，best_EPE 则是一个最佳 EPE 值。

检查以下代码：def main(opt): # Checks if RANK in {-1, 0}: print_args(vars(opt)) check_git_status() check_requirements() # DDP mode device = select_device(opt.device, batch_size=opt.batch_size) if LOCAL_RANK != -1: assert opt.batch_size != -1, 'AutoBatch is coming soon for classification, please pass a valid --batch-size' assert opt.batch_size % WORLD_SIZE == 0, f'--batch-size {opt.batch_size} must be multiple of WORLD_SIZE' assert torch.cuda.device_count() > LOCAL_RANK, 'insufficient CUDA devices for DDP command' torch.cuda.set_device(LOCAL_RANK) device = torch.device('cuda', LOCAL_RANK) dist.init_process_group(backend='nccl' if dist.is_nccl_available() else 'gloo') # Parameters opt.save_dir = increment_path(Path(opt.project) / opt.name, exist_ok=opt.exist_ok) # increment run # Train train(opt, device)

2. WORLD_SIZE 是指分布式训练中进程的总数； 3. select_device 函数用于选择运行设备，可以根据参数指定使用 CPU 或 GPU，同时也会自动处理 GPU 数量不足的情况； 4. increment_path 函数用于为保存模型的...

下面代码转化为paddle2.2.2代码 ：from __future__ import division import os, time, scipy.io import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import glob import cv2 import argparse from PIL import Image from skimage.measure import compare_psnr,compare_ssim from tensorboardX import SummaryWriter from models import RViDeNet from utils import * parser = argparse.ArgumentParser(description='Pretrain denoising model') parser.add_argument('--gpu_id', dest='gpu_id', type=int, default=0, help='gpu id') parser.add_argument('--num_epochs', dest='num_epochs', type=int, default=33, help='num_epochs') parser.add_argument('--patch_size', dest='patch_size', type=int, default=128, help='patch_size') parser.add_argument('--batch_size', dest='batch_size', type=int, default=1, help='batch_size') args = parser.parse_args() os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = str(args.gpu_id) save_dir = './pretrain_model' if not os.path.isdir(save_dir): os.makedirs(save_dir) gt_paths1 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-02_raw/*.tiff') gt_paths2 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-09_raw/*.tiff') gt_paths3 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-10_raw/*.tiff') gt_paths4 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-11_raw/*.tiff') gt_paths = gt_paths1 + gt_paths2 + gt_paths3 + gt_paths4 ps = args.patch_size # patch size for training batch_size = args.batch_size # batch size for training

batch_size = args.batch_size # batch size for training num_epochs = args.num_epochs train_dataset = DatasetDenoising(gt_paths, ps=ps) train_loader = paddle.io.DataLoader(train_dataset, batch_size=...

解释这段代码def main(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('-i', '--filename-input', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'source.npy')) parser.add_argument('-c', '--camera-input', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'camera.npy')) parser.add_argument('-t', '--template-mesh', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'obj/sphere/sphere_1352.obj')) parser.add_argument('-o', '--output-dir', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'results/output_deform')) parser.add_argument('-b', '--batch-size', type=int, default=120) args = parser.parse_args() os.makedirs(args.output_dir, exist_ok=True) model = Model(args.template_mesh) renderer = jr.Renderer(image_size=64, sigma_val=1e-4, aggr_func_rgb='hard', camera_mode='look_at', viewing_angle=15, dr_type='softras', bin_size=16, max_elems_per_bin=2700, max_faces_per_pixel_for_grad=16) # read training images and camera poses images = np.load(args.filename_input).astype('float32') / 255. cameras = np.load(args.camera_input).astype('float32') optimizer = nn.Adam(model.parameters(), 0.01, betas=(0.5, 0.99)) camera_distances = jt.array(cameras[:, 0]) elevations = jt.array(cameras[:, 1]) viewpoints = jt.array(cameras[:, 2]) renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distances, elevations, viewpoints)

这段代码定义了一个 Python 函数 main()，该函数使用 argparse 模块来解析命令行参数，这些参数包括输入文件名、相机输入、模板网格、输出目录、批量大小等。然后，该函数使用这些参数来读取训练图像和相机姿态，...

Traceback (most recent call last): File "F:\pythonproject\GRU\GRU2.py", line 238, in <module> pred = model(input_data) File "E:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "F:\pythonproject\GRU\GRU2.py", line 160, in forward h_0 = x.data.new(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size).fill_(0).float() File "E:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 5989, in __getattr__ return object.__getattribute__(self, name) AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'data'

这个错误提示显示你使用了一个 pandas 的 DataFrame 对象，而该对象没有名为 data 的属性。可能的原因是你在构造输入...注意，如果你的数据中有缺失值，需要先进行处理，例如使用 fillna() 函数将缺失值填充为 0。

parser = argparse.ArgumentParser(formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter) parser.add_argument( 'data_cfg_path', type=str, help='data config path') parser.add_argument( 'main_cfg_path', type=str, help='main config path') parser.add_argument( '--exp_name', type=str, default='default_exp_name') parser.add_argument( '--batch_size', type=int, default=4, help='batch_size per gpu') parser.add_argument( '--num_workers', type=int, default=4) parser.add_argument( '--pin_memory', type=lambda x: bool(strtobool(x)), nargs='?', default=True, help='whether loading data to pinned memory or not') parser.add_argument( '--ckpt_path', type=str, default=None, help='pretrained checkpoint path, helpful for using a pre-trained coarse-only LoFTR') parser.add_argument( '--disable_ckpt', action='store_true', help='disable checkpoint saving (useful for debugging).') parser.add_argument( '--profiler_name', type=str, default=None, help='options: [inference, pytorch], or leave it unset') parser.add_argument( '--parallel_load_data', action='store_true', help='load datasets in with multiple processes.') parser = pl.Trainer.add_argparse_args(parser) return parser.parse_args()这段代码运行出现了test.py: error: the following arguments are required: data_cfg_path, main_cfg_path错误，怎么修改

这段代码使用了 argparse 库来解析命令行参数，其中要求必须传入两个参数 data_cfg_path 和 main_cfg_path，但是你在运行时并没有传入这两个参数，所以出现了错误。 你需要在运行时传入这两个参数，例如： ...

if __name__ == "__main__": import argparse parser = argparse.ArgumentParser( description=__doc__) # 使用设备类型 parser.add_argument('--device', default='cuda:2', help='device') # 检测目标类别数 parser.add_argument('--num-classes', type=int, default='3', help='number of classes') # 数据集的根目录(VOCdevkit) parser.add_argument('--data-path', default='./', help='dataset root') # 训练好的权重文件 parser.add_argument('--weights-path', default='./save_weights_resNet/resNetFpn-model-0.pth', type=str, help='training weights') # batch size parser.add_argument('--batch_size', default=1, type=int, metavar='N', help='batch size when validation.') args = parser.parse_args() main(args)

这段代码使用 argparse 解析命令行参数，并调用了一个名为 main() 的函数，传入参数 args。 具体解析的参数包括： - --device：用于指定设备类型，默认值为 'cuda:2'。 - --num-classes：用于指定检测目标的...

if beta is None: beta = args.preference_beta A = weight.cpu().clone() if weight.dim() == 4: #Convolution layer A = A.view(A.size(0), -1) else: raise('The weight dim must be 4!!!') affinity_matrix = -euclidean_distances(A, squared=True) preference = np.median(affinity_matrix, axis=0) * beta cluster = AffinityPropagation(preference=preference) cluster.fit(A) return cluster.labels_, cluster.cluster_centers_, cluster.cluster_centers_indices_ 帮我给这段代码打上注释

A = A.view(A.size(0), -1) # 将 A 的形状变为 (batch_size, num_features)，方便后续计算 else: raise('The weight dim must be 4!!!') # 如果 weight 的维度不是 4，则抛出异常 # 计算 A 中所有样本的亲和矩阵...

if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--epochs", type=int, default=100, help="number of epochs") parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=4, help="size of each image batch") parser.add_argument("--gradient_accumulations", type=int, default=2, help="number of gradient accums before step") parser.add_argument("--model_def", type=str, default="config/yolov3.cfg", help="path to model definition file") parser.add_argument("--data_config", type=str, default="config/coco.data", help="path to data config file") parser.add_argument("--pretrained_weights", type=str, help="if specified starts from checkpoint model") parser.add_argument("--n_cpu", type=int, default=0, help="number of cpu threads to use during batch generation") parser.add_argument("--img_size", type=int, default=416, help="size of each image dimension") parser.add_argument("--checkpoint_interval", type=int, default=1, help="interval between saving model weights") parser.add_argument("--evaluation_interval", type=int, default=1, help="interval evaluations on validation set") parser.add_argument("--compute_map", default=False, help="if True computes mAP every tenth batch") parser.add_argument("--multiscale_training", default=True, help="allow for multi-scale training") opt = parser.parse_args() print(opt)

它使用 argparse 模块来解析命令行参数，并将这些参数存储在 opt 对象中。这些参数包括训练轮数、批量大小、梯度积累次数、模型定义文件路径、数据配置文件路径、预训练权重文件路径、CPU 线程数、图像大小、保存...

def doTrainInstanceOf(self, ids): entity_embs = self.entity_vec(ids[[0, 2], :]) concept_embs = self.concept_vec(ids[[1, 3], :]) radius = concept_embs[:, :, -1] concept_embs = concept_embs[:, :, :-1] if self.args.pnorm==1: dis = F.relu(norm(entity_embs - concept_embs,pnorm=self.args.pnorm) - torch.abs(radius)) else: dis = F.relu(norm(entity_embs - concept_embs,pnorm=self.args.pnorm) - radius ** 2) loss = F.relu(dis[0] + self.args.margin_ins - dis[1]).sum() return loss改为分类损失

如果你想将这个函数改为分类损失，你需要知道你的输入数据有多少个类别。假设你的类别数为num_classes，你需要...我们还需要传入一个targets参数，该参数是一个长为batch_size的一维张量，其中包含每个样本的类别标签。

以下代码有什么错误，怎么修改： import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为： %s' % global_step) else: print('模型加载失败，checkpoint文件没找到！') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() coord.request_stop() coord.join(threads) if __name__ == '__main__': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with ...

import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() if __name__ == '__main__': evaluate_one_image()改为多线程运算

在每个线程中，我们使用 tf.compat.v1.threading.Thread() 创建一个新的线程，并在其中调用 evaluate_one_image() 函数来评估图像。 最后，在主函数中通过调用 evaluate_images() 函数来启动评估过程。 这样...

training_dataset = training_dataset.shuffle(120).batch(BATCH_SIZE)

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import val # for end-of-epoch mAP from models.experimental import attempt_load from models.yolo import Model from utils.autoanchor import check_anchors from utils.autobatch import check_train_batch_size from utils.callbacks import Callbacks from utils.dataloaders import create_dataloader from utils.downloads import attempt_download, is_url from utils.general import (LOGGER, check_amp, check_dataset, check_file, check_git_status, check_img_size, check_requirements, check_suffix, check_yaml, colorstr, get_latest_run, increment_path, init_seeds, intersect_dicts, labels_to_class_weights, labels_to_image_weights, methods, one_cycle, print_args, print_mutation, strip_optimizer, yaml_save) from utils.loggers import Loggers from utils.loggers.wandb.wandb_utils import check_wandb_resume from utils.loss import ComputeLoss from utils.metrics import fitness from utils.plots import plot_evolve, plot_labels from utils.torch_utils import (EarlyStopping, ModelEMA, de_parallel, select_device, smart_DDP, smart_optimizer, smart_resume, torch_distributed_zero_first)这个代码什么意思

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![【Shell脚本进阶】：wc命令行数统计的高级用法及解决方案](https://static.coggle.it/diagram/Wf_r5VcFBgABR93J/thumbnail?mtime=1510053270529) # 摘要 本文首先介绍wc命令的基本使用和功能，旨在为读者提供一个理解文本行、单词、字节统计的基础。随后，深入探讨了wc命令的高级用法，包括对多个文件的统计与比较，与其他工具如grep和awk的结合使用，以及通过管道实现的高效数据处理。文章第三部分关注wc命令的性能优化和实用技巧，包括提升效率的执行方法和解决常见使用问题的策略。最后，文章探索了wc命令的替代工具与功
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python编写一个程序，使得根据输入的起点和终点坐标值计算出坐标方位角

在Python中，我们可以使用Haversine公式来计算两个经纬度之间的方位角。首先，你需要安装`geopy`库，它提供了一个方便的方式来处理地理位置相关的操作。如果你还没有安装，可以使用`pip install geopy`命令。 下面是一个简单的示例程序，用于计算两个点之间的方位角： ```python from math import radians, cos, sin, asin, sqrt from geopy.distance import distance def calculate_bearing(start_point, end_point): # 将坐标转换
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Achilles-2 原始压缩包内容解密

资源摘要信息:"achilles_2.orig.tar.gz" 该压缩包文件名为"achilles_2.orig.tar.gz"，它遵循传统的命名规则，其中"orig"通常表示原始版本的软件包或文件。在这个上下文中，"achilles_2"很可能是指软件包的名称，而数字"2"则表示版本号。压缩文件扩展名".tar.gz"表明这是一个使用gzip进行压缩的tar归档文件。Tar是Unix和类Unix系统中用于将多个文件打包成一个文件的工具，而gzip是一种广泛用于压缩文件的工具，它使用了Lempel-Ziv编码（LZ77）算法以及32位CRC校验。 在IT领域，处理此类文件需要掌握几个关键知识点： 1. 版本控制与软件包命名：在软件开发和分发过程中，版本号用于标识软件的不同版本。这有助于用户和开发者追踪软件的更新、新功能、修复和安全补丁。常见的版本控制方式包括语义化版本控制（Semantic Versioning），它包括主版本号、次版本号和补丁号。 2. Tar归档工具：Tar是一个历史悠久的打包工具，它可以创建一个新的归档文件，或者将多个文件和目录添加到一个已存在的归档中。它可以与压缩工具（如gzip、bzip2等）一起使用来减小生成文件的大小，从而更方便地进行存储和传输。 3. Gzip压缩工具：Gzip是一种流行的文件压缩程序，它基于GNU项目，可以有效减小文件大小，常用于Unix和类Unix系统的文件压缩。Gzip通常用于压缩文本文件，但也能处理二进制文件和其他类型的文件。Gzip使用了LZ77算法以及用于减少冗余的哈夫曼编码，来达到较高的压缩比。 4. 文件格式与扩展名：文件扩展名通常用于标识文件类型，以便操作系统和用户可以识别文件的用途。在处理文件时，了解常见的文件扩展名（如.tar、.gz、.tar.gz等）是非常重要的，因为它们可以帮助用户识别如何使用和操作这些文件。 5. 文件传输和分发：压缩包是互联网上常见的文件传输形式之一。开发者和维护者使用压缩包来发布软件源代码或二进制文件，以便用户下载和安装。在处理下载的文件时，用户通常需要根据文件扩展名来解压和解包文件，以便能够访问或运行包内的文件。 总结来说，"achilles_2.orig.tar.gz"是一个包含了名为"achilles"的软件包的第二个版本的源代码压缩文件。要使用这个文件，用户需要使用支持.tar.gz格式的解压工具（如Linux系统中的tar命令或者图形用户界面工具如WinRAR），来解压和查看其中的内容。这样的处理过程涉及到软件版本管理、文件打包、压缩和解压等多个IT知识领域。