下面这段代码的作用是什么:batch = prep_data( data_pickle_path=data_pickle_path, scene_bounds=scene_bounds, subtract_mean=args.subtract_mean_relevancy, dump_path=dump_path, ) logging.info( f"Fetched {len(batch['ovssc_obj_classes'])} classes: " + ", ".join(batch["ovssc_obj_classes"]) ) pickle.dump(batch, open("new-input.pkl", "wb")) batch = pickle.load(open("new-input.pkl", "rb"))
时间: 2023-03-29 15:04:44 浏览: 77
这段代码的作用是从数据文件中读取数据,对数据进行处理并存储到新的文件中,然后再从新的文件中读取数据。其中,prep_data()函数用于读取数据并进行处理,logging.info()函数用于输出日志信息,pickle.dump()函数用于将处理后的数据存储到新的文件中,pickle.load()函数用于从新的文件中读取数据。
相关问题
这段代码tf,conat时出现了问题for i in range(0, num_samples, batch_size): batch = x_data[i:i + batch_size] batch = tf.expand_dims(batch, axis=0) if i + batch_size > num_samples: batch_num = num_samples - i if batch_num == 1: feature_batch = model.predict(batch.reshape(1, *input_shape), batch_size=batch_num) else: feature_batch = model.predict(batch, batch_size=batch_num) tf.concat(features, axis=1) else: feature_batch = model.predict(batch, batch_size=batch_size) tf.concat(features, axis=1)
这段代码中有两个问题:
1. 在使用`tf.concat()`函数进行拼接时,没有将拼接后的结果重新赋值给`features`。因为`tf.concat()`函数返回的是拼接后的结果,需要将其重新赋值给`features`。修改后的代码如下:
```python
features = tf.concat([features, feature_batch], axis=1)
```
2. 在拼接之前,需要对`features`进行初始化。因为`features`是一个TensorFlow变量,需要使用`tf.Variable()`函数对其进行初始化。修改后的代码如下:
```python
features = tf.Variable(initial_value=tf.zeros((feature_shape, 0)), dtype=tf.float32)
```
综合修改后的代码如下:
```python
features = tf.Variable(initial_value=tf.zeros((feature_shape, 0)), dtype=tf.float32)
for i in range(0, num_samples, batch_size):
batch = x_data[i:i + batch_size]
batch = tf.expand_dims(batch, axis=0)
if i + batch_size > num_samples:
batch_num = num_samples - i
if batch_num == 1:
feature_batch = model.predict(batch.reshape(1, *input_shape), batch_size=batch_num)
else:
feature_batch = model.predict(batch, batch_size=batch_num)
features = tf.concat([features, feature_batch], axis=1)
else:
feature_batch = model.predict(batch, batch_size=batch_size)
features = tf.concat([features, feature_batch], axis=1)
```
希望能够帮到你!
num_iter = num_data // batch_size什么意思
这段代码是用来计算训练过程中的迭代次数的。其中,num_data表示训练数据的总样本数,batch_size表示每个batch中包含的样本数。
num_data // batch_size表示将num_data除以batch_size向下取整得到的整数。这个整数表示在每个epoch中,可以将所有训练数据分成多少个batch。
因此,num_iter = num_data // batch_size就是计算出了每个epoch中的迭代次数,也就是要将所有训练数据分成多少个batch进行训练。