enumerate(test_map)

`enumerate(test_map)` 是一个 Python 内置函数，它用于将一个可迭代对象（如列表、元组或字典）转换为一个枚举对象，同时返回该对象的索引和对应的值。在这里，`test_map` 应该是一个字典，因此 `enumerate(test_map)` 返回一个枚举对象，其中每个元素是一个由索引和该索引对应的键值对组成的元组。具体来说，`enumerate(test_map)` 的返回值类似于 `[(0, key1, val1), (1, key2, val2), ...]`，其中 `key1` 和 `val1` 是 `test_map` 中第一个键值对的键和值，`key2` 和 `val2` 是第二个键值对的键和值，以此类推。

相关问题

# Label encoding train['EJ'] = train['EJ'].map({'A': 0, 'B': 1}) test['EJ'] = test['EJ'].map({'A': 0, 'B': 1}) scaler = StandardScaler() df, test_df = train.copy(), test.copy() new_num_cols = train.select_dtypes(include=['float64']).columns df[new_num_cols] = scaler.fit_transform(train[new_num_cols]) test_df[new_num_cols] = scaler.transform(test[new_num_cols]) df kf = StratifiedKFold(n_splits=5, random_state=42, shuffle=True) df['fold'] = -1 for fold, (train_idx, test_idx) in enumerate(kf.split(df, greeks['Alpha'])): df.loc[test_idx, 'fold'] = fold df.groupby('fold')["Class"].value_counts()

这段代码是用于标签编码和数据预处理的。首先，将训练集和测试集中的 'EJ' 列的取值 'A' 和 'B' 映射为 0 和 1。接下来，使用 StandardScaler 对训练集和测试集中的浮点数类型的列进行标准化处理。然后，创建了一个新的数据框 df 和 test_df 来保存处理后的数据。

接下来，使用 StratifiedKFold 将数据集分成了 5 个折叠，并将每个样本所属的折叠编号存储在 df 的 'fold' 列中。最后，使用 groupby 函数按照 'fold' 列和 'Class' 列进行分组，并计算每个折叠中每个类别的样本数量。

def train(train_loader, model, optimizer, epoch, best_loss): model.train() loss_record2, loss_record3, loss_record4 = AvgMeter(), AvgMeter(), AvgMeter() accum = 0 for i, pack in enumerate(train_loader, start=1): # ---- data prepare ---- images, gts = pack images = Variable(images).cuda() gts = Variable(gts).cuda() # ---- forward ---- lateral_map_4, lateral_map_3, lateral_map_2 = model(images) # ---- loss function ---- loss4 = structure_loss(lateral_map_4, gts) loss3 = structure_loss(lateral_map_3, gts) loss2 = structure_loss(lateral_map_2, gts) loss = 0.5 * loss2 + 0.3 * loss3 + 0.2 * loss4 # ---- backward ---- loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), opt.grad_norm) optimizer.step() optimizer.zero_grad() # ---- recording loss ---- loss_record2.update(loss2.data, opt.batchsize) loss_record3.update(loss3.data, opt.batchsize) loss_record4.update(loss4.data, opt.batchsize) # ---- train visualization ---- if i % 400 == 0 or i == total_step: print('{} Epoch [{:03d}/{:03d}], Step [{:04d}/{:04d}], ' '[lateral-2: {:.4f}, lateral-3: {:0.4f}, lateral-4: {:0.4f}]'. format(datetime.now(), epoch, opt.epoch, i, total_step, loss_record2.show(), loss_record3.show(), loss_record4.show())) print('lr: ', optimizer.param_groups[0]['lr']) save_path = 'snapshots/{}/'.format(opt.train_save) os.makedirs(save_path, exist_ok=True) if (epoch+1) % 1 == 0: meanloss = test(model, opt.test_path) if meanloss < best_loss: print('new best loss: ', meanloss) best_loss = meanloss torch.save(model.state_dict(), save_path + 'TransFuse-%d.pth' % epoch) print('[Saving Snapshot:]', save_path + 'TransFuse-%d.pth'% epoch) return best_loss

这段代码是一个训练函数，接受一个训练数据集(train_loader)，一个模型(model)，一个优化器(optimizer)，当前的训练周期(epoch)和最佳loss(best_loss)。

第一行定义了函数名和参数，其中"loss_record2, loss_record3, loss_record4"是三个记录loss的变量，"AvgMeter()"是一个计算平均值的类。

接下来的"model.train()"是将模型设置为训练模式，因为在训练和测试时模型的操作不同。

循环开始，对于每个pack(即每次训练的一批数据)，首先将images和gts分别赋值给变量images和gts，并将它们转换成cuda格式，用于GPU计算。接着将images输入模型，得到lateral_map_4、lateral_map_3和lateral_map_2三个输出。然后计算loss4、loss3和loss2，最终得到总的loss。

在反向传播之前，调用了"loss.backward()"计算梯度，然后用torch.nn.utils.clip_grad_norm_对梯度进行截断以防止梯度爆炸，并调用"optimizer.step()"更新参数。最后调用"optimizer.zero_grad()"清除梯度。

接下来记录每个batch的loss，并在每400个batch或训练结束时输出当前信息。之后输出学习率(lr)。

在每个训练周期结束时，调用test函数测试模型在测试集上的表现。如果当前的平均loss比之前的最佳loss(best_loss)更小，就将当前模型保存下来，并更新best_loss。

最后返回best_loss。