解释一下:if __name__ == '__main__': # get some random training images dataiter = iter(train_loader) # images, labels = dataiter.next() images, labels = dataiter.__next__() print(images,labels) # show images imshow(torchvision.utils.make_grid(images)) # print labels print(' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4))) # Configure the device to train on use_cude = True print('Cuda Available:', torch.cuda.is_available()) device = torch.device('cuda:2' if (use_cude and torch.cuda.is_available()) else 'cpu') # # Display size of the data # print(train_set.data.shape) # print(test_set.data.shape) model = VGG16().to(device) train_model(train_loader,test_loader,model)
时间: 2023-06-01 22:08:06 浏览: 83
如果 __name__ 等于 '__main__': 是 Python 中的一个特殊语句,用于判断当前脚本是否被直接执行。 当直接运行脚本时,__name__ 会被设置为 '__main__',而当脚本被作为模块导入时,__name__ 就是模块名。因此,通过使用这个语句,可以在直接运行脚本时运行某些代码,而在被导入时不运行这些代码。这是 Python 中模块化开发的一个重要特性。
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dataiter = iter(train_loader) images,x = dataiter.next()
你好,欢迎使用 ChitGPT!对于你的问题,dataiter = iter(train_loader) images,x = dataiter.next(),这段代码的作用是从 train_loader 中获取一批图像数据,即将训练数据集分成了若干个 batch,每次从其中获取一个 batch。其中,iter(train_loader) 是将 train_loader 转换为可迭代对象,dataiter = iter(train_loader) 则是创建迭代器,即通过调用 next() 方法依次获取每个 batch 的数据。x 是获取的一个 batch 的输入数据,images 则是这个 batch 中的图像数据。这样可以在训练模型时,对大数据集进行拆分,分批训练,从而提高模型的训练效率。有其他问题欢迎继续提问。
dataiter = iter(training_loader)
这行代码使用 `iter()` 函数将 `training_loader` 转换成一个迭代器对象 `dataiter`。通过使用迭代器对象,你可以使用 `next()` 函数来逐个获取 `training_loader` 中的数据批次。
在深度学习中,通常会将数据集分成小批次进行训练,而不是一次性将整个数据集加载到内存中。`training_loader` 是一个数据加载器对象,它负责将数据集按照设定的批次大小进行划分,并提供一些数据增强和预处理的功能。
通过使用 `iter(training_loader)` 将数据加载器转换成迭代器对象后,你可以通过 `next(dataiter)` 来获取下一个批次的数据。这样可以方便地在训练循环中逐个获取数据批次进行模型训练。