def init_training_settings(self): self.net_g.train() train_opt = self.opt['train']代码中文含义
时间: 2023-11-05 20:04:21 浏览: 54
这代码片段是一个类的方法,主要用于初始化训练设置。其中包括以下步骤:
1. 将生成器模型 `net_g` 设为训练模式(即启用 Batch Normalization 和 Dropout 等训练时特有的操作)。
2. 从配置文件 `opt` 中获取训练相关的参数,并保存在变量 `train_opt` 中。这些参数包括但不限于:学习率、优化器类型、损失函数类型、训练轮数、批次大小等。
3. 返回训练参数 `train_opt`。
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class DATA_LOADER(object): def __init__(self, opt): if opt.matdataset: if opt.dataset == 'imageNet1K': self.read_matimagenet(opt) else: self.read_matdataset(opt) self.index_in_epoch = 0 self.epochs_completed = 0
这段代码定义了一个名为DATA_LOADER的类,用于加载数据集。让我来解释一下这段代码的逻辑:
该类的构造函数__init__接受一个参数opt,表示数据加载的选项。
首先,代码检查opt中的matdataset属性是否为True。如果是,说明数据集是以MATLAB格式存储的数据集。
接下来,代码判断opt中的dataset属性是否为'imageNet1K'。如果是,说明要加载的数据集是ImageNet1K数据集,然后调用self.read_matimagenet(opt)函数来读取MATLAB格式的ImageNet1K数据。
如果不是'imageNet1K',则调用self.read_matdataset(opt)函数来读取其他MATLAB格式的数据集。
最后,代码初始化self.index_in_epoch为0,表示当前批次中样本的索引。self.epochs_completed初始化为0,表示已经完成的轮数。
该类的作用是根据给定的选项加载数据集,并提供一些方法来获取训练样本。在实例化该类后,可以通过调用类对象的方法来获取训练样本数据。
class Model(): def __init__(self): self.best_sol=None self.demand_dict={} self.vehicle_dict={} self.vehicle_type_list=[] self.demand_id_list=[] self.sol_list=[] self.distance_matrix={} self.number_of_demands=0 self.pc=0.5 self.pm=0.1 self.popsize=100 self.n_select=80 self.opt_type=1 # 翻译一下
这段代码定义了一个类 `Model`,在初始化函数 `__init__()` 中定义了该类的属性。这些属性包括:
- `best_sol`: 最优解,默认为 None。
- `demand_dict`: 需求字典,用于存储需求信息。
- `vehicle_dict`: 车辆字典,用于存储车辆信息。
- `vehicle_type_list`: 车辆类型列表。
- `demand_id_list`: 需求 ID 列表。
- `sol_list`: 解列表。
- `distance_matrix`: 距离矩阵,用于存储地点之间的距离信息。
- `number_of_demands`: 需求数量。
- `pc`:交叉概率。
- `pm`:变异概率。
- `popsize`:种群大小。
- `n_select`:选择数量。
- `opt_type`:优化类型,默认为 1。