解释下 val_loader.num_workers = 12
时间: 2023-04-02 11:00:42 浏览: 70
这是一个关于 PyTorch 框架中 DataLoader 的参数设置,其中 val_loader 是一个验证集的 DataLoader 对象,num_workers 表示使用多少个进程来加载数据。在这里,设置为 12 表示使用 12 个进程来并行加载数据,以加快数据加载的速度。
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self.train_loader = data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_sampler=train_batch_sampler, num_workers=args.workers, pin_memory=True) self.val_loader = data.DataLoader(dataset=val_dataset, batch_sampler=val_batch_sampler, num_workers=args.workers, pin_memory=True)
这段代码是用来创建训练数据加载器和验证数据加载器的。它使用了PyTorch的DataLoader类来加载数据集。在训练过程中,数据集会被分成小批次进行训练,而DataLoader类则提供了方便的接口来实现这一功能。
在这段代码中,train_dataset和val_dataset分别是训练集和验证集的数据集对象。train_batch_sampler和val_batch_sampler是用来定义每个小批次的采样策略的对象。
num_workers参数指定了用于数据加载的线程数量。pin_memory参数为True表示将数据加载到固定的内存中,这可以提高数据加载的效率。
综上所述,这段代码的作用是创建训练数据加载器和验证数据加载器,并配置了相关的参数来实现数据加载的功能。
解读这段代码def val(val_set, max_iter=100, flag=False): print('Start val') data_loader = torch.utils.data.DataLoader( val_set, shuffle=True, batch_size=opt.batchSize, num_workers=int(opt.workers)) val_iter = iter(data_loader) n_correct = 0 loss_avg = utils.averager() if not flag: max_iter = min(max_iter, len(data_loader)) else: max_iter = max(max_iter, len(data_loader)) for i in range(max_iter): # data = val_iter.next() # # data = next(val_iter) # try: # data=next(val_iter) # except StopIteration: # return try: data = val_iter.next() except: val_iter = iter(data_loader) # 再次读取,获取数据 data = val_iter.next() cpu_images, cpu_texts = data batch_size = cpu_images.size(0) utils.loadData(image, cpu_images) t, l = converter.encode(cpu_texts) utils.loadData(text, t) utils.loadData(length, l) with torch.no_grad(): crnn.eval() preds = crnn(image) crnn.train() preds_size = torch.IntTensor([preds.size(0)] * batch_size) cost = criterion(preds, text, preds_size, length) loss_avg.add(cost) _, preds = preds.max(2) preds = preds.transpose(1, 0).contiguous().view(-1) sim_preds = converter.decode(preds.data, preds_size.data, raw=False) for pred, target in zip(sim_preds, cpu_texts): if pred == target: n_correct += 1
这段代码是一个用于验证模型的函数。它接收一个数据集 `val_set`,将其封装成一个 `DataLoader` 对象,并迭代 `max_iter` 次进行验证。如果 `flag` 为 `False`,则 `max_iter` 不得超过数据集的长度;否则 `max_iter` 不得小于数据集的长度。在每次迭代中,函数从 `val_iter` 中获取一个批次的数据,并将其传入模型进行预测。然后计算预测结果与真实标签之间的损失,并将其加入到 `loss_avg` 中。同时,函数还统计了预测正确的数量 `n_correct`。最后,函数返回 `n_correct` 和 `loss_avg`。