_, batch = targetloader_iter.__next__()

这段代码看起来像是在使用 DataLoader 加载数据时，获取一个 batch 的数据。具体实现方式和语言缺少上下文无法确定。一般而言，这段代码的实现可能包含以下几个步骤：

1. targetloader_iter.__next__()：从 targetloader_iter 中获取下一个 batch 的数据。

2. _, batch：将获取到的 batch 数据分别保存到两个变量中，其中 _ 表示占位符，因为这里可能只需要 batch 数据而不需要其他返回值。

这段代码的目的可能是为了在训练过程中，从 DataLoader 中获取一个 batch 的数据，以便于将其传入模型进行训练。在获取到 batch 数据后，可以将其分别保存到图片和标签的变量中，以便于后续的模型训练。

相关问题

_, batch = targetloader_iter.__next__() image, label, _, _ = batch

这段代码看起来像是在使用 DataLoader 加载数据时，获取一个 batch 的数据。具体实现方式和语言缺少上下文无法确定。一般而言，这段代码的实现可能包含以下几个步骤：

1. targetloader_iter.__next__()：从 targetloader_iter 中获取下一个 batch 的数据。

2. _, batch：将获取到的 batch 数据分别保存到两个变量中，其中 _ 表示占位符，因为这里可能只需要 batch 数据而不需要其他返回值。

3. image, label, _, _ = batch：将 batch 数据中的不同部分分别保存到多个变量中，其中 image 表示输入图片的张量，label 表示每张图片对应的标签，而其他的 _ 表示该部分数据不需要使用，可以忽略掉。

这段代码的目的可能是为了在训练过程中，从 DataLoader 中获取一个 batch 的数据，以便于将其传入模型进行训练。在获取到 batch 数据后，可以将其分别保存到图片和标签的变量中，以便于后续的模型训练。

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`。