train_sampler.set_epoch(np.random.randint(args.max_iters))

This line of code sets the random seed for the data loader to a random integer between 0 and the maximum number of iterations specified by the user. This is useful for shuffling the training data at each epoch, ensuring that the model is trained on a different order of examples each time. By setting the seed to a random value, the shuffling order will be different each time the code is run, which can help prevent the model from overfitting to a specific ordering of the examples.

相关问题

if distributed: train_sampler.set_epoch(epoch)

这段代码的作用是在分布式训练中，设置训练集采样器的 epoch 值。

在分布式训练中，每个计算节点都会运行一份模型副本，并且每个节点都会处理数据集的一部分。为了保证每个节点上处理到的数据是不同的，我们需要使用一个采样器来对数据进行划分，让每个节点处理不同的数据子集。

而在每个 epoch 开始时，我们需要对采样器进行重置，以保证每个节点在每个 epoch 中处理到的数据子集都是不同的。这个操作可以帮助我们充分利用数据集，提高训练效果。

在分布式训练中，由于每个节点都会运行一份程序，因此我们需要在每个节点上都对采样器进行重置，以保证每个节点上的数据都是不同的。这就需要在代码中加入类似于上面这段代码的操作，来实现在每个节点上同步重置采样器的 epoch 值。

train_batch_sampler = make_batch_data_sampler(train_sampler, args.batch_size, args.max_iters)val_sampler = make_data_sampler(val_dataset, False, args.distributed) val_batch_sampler = make_batch_data_sampler(val_sampler, args.batch_size)

这段代码用于创建训练数据的批次采样器(train_batch_sampler)和验证数据的批次采样器(val_batch_sampler)。

首先，调用了一个名为`make_batch_data_sampler`的函数来创建训练数据的批次采样器(train_batch_sampler)。它接受三个参数，分别是`train_sampler`，`args.batch_size`和`args.max_iters`。`train_sampler`是之前创建的训练数据的采样器，`args.batch_size`是每个批次的样本数量，`args.max_iters`是最大的迭代次数。通过调用这个函数，可以得到一个用于训练数据的批次采样器(train_batch_sampler)。

接下来，调用了一个名为`make_data_sampler`的函数来创建验证数据的采样器(val_sampler)。它接受三个参数，分别是`val_dataset`，`False`和`args.distributed`。`val_dataset`是之前获取到的验证数据集对象，`False`表示不需要对验证数据进行洗牌操作，`args.distributed`表示是否使用分布式训练。通过调用这个函数，可以得到一个用于验证数据的采样器(val_sampler)。

最后，再次调用了`make_batch_data_sampler`函数来创建验证数据的批次采样器(val_batch_sampler)。它接受三个参数，分别是之前创建的验证数据的采样器(val_sampler)，`args.batch_size`是每个批次的样本数量。通过调用这个函数，可以得到一个用于验证数据的批次采样器(val_batch_sampler)。