for img_a, att_a in progressbar(train_dataloader): attgan.train() img_a = img_a.cuda() if args.gpu else img_a att_a = att_a.cuda() if args.gpu else att_a idx = torch.randperm(len(att_a)) att_b = att_a[idx].contiguous() att_a = att_a.type(torch.float) att_b = att_b.type(torch.float) att_a_ = (att_a * 2 - 1) * args.thres_int

这段代码是一个训练循环，用于在每个训练批次中训练 `attgan` 模型。

首先，使用 `progressbar(train_dataloader)` 创建了一个进度条对象，用于在训练过程中显示进度。

然后，通过迭代 `train_dataloader` 获取每个批次的图像 `img_a` 和属性 `att_a`。在循环中，调用 `attgan.train()` 将 `attgan` 设置为训练模式。

接下来，将图像和属性数据移动到 GPU 上（如果 `args.gpu` 为真）或者保持在 CPU 上。使用 `torch.randperm(len(att_a))` 生成一个随机排列的索引，用于对属性数据进行乱序操作。然后，通过索引将 `att_a` 中的属性值重新排序得到 `att_b`。

之后，使用 `.type(torch.float)` 将属性数据的类型转换为浮点型。

最后，将属性数据经过一系列数学计算进行归一化处理。`att_a` 的值乘以2，并减去1，然后再乘以命令行参数 `args.thres_int` 的值。这个过程将属性数据缩放到 -1 到 1 的范围内。

总结起来，这段代码通过迭代训练数据加载器获取每个批次的图像和属性数据。然后，对属性数据进行一系列的预处理操作，包括属性值的随机乱序和归一化处理。这些数据将被用于训练 `attgan` 模型。

相关问题

attgan = AttGAN(args) progressbar = Progressbar() writer = SummaryWriter(join('output', args.experiment_name, 'summary')) fixed_img_a, fixed_att_a = next(iter(valid_dataloader)) fixed_img_a = fixed_img_a.cuda() if args.gpu else fixed_img_a fixed_att_a = fixed_att_a.cuda() if args.gpu else fixed_att_a fixed_att_a = fixed_att_a.type(torch.float) sample_att_b_list = [fixed_att_a]

这段代码创建了 `AttGAN` 类的实例 `attgan`，以及 `Progressbar` 类的实例 `progressbar` 和 `SummaryWriter` 类的实例 `writer`。

首先，使用 `AttGAN(args)` 创建了一个名为 `attgan` 的 `AttGAN` 类的实例。这里将之前解析的命令行参数 `args` 作为参数传递给 `AttGAN` 的构造函数，用于初始化模型。

然后，创建了一个名为 `progressbar` 的 `Progressbar` 类的实例，用于在训练过程中显示进度条。

接下来，使用 `SummaryWriter(join('output', args.experiment_name, 'summary'))` 创建了一个名为 `writer` 的 `SummaryWriter` 类的实例。`join()` 函数用于构建路径，将目录名与路径名连接起来。这个实例将用于记录训练过程中的摘要信息，例如损失值和准确率等。

接下来，代码通过 `next(iter(valid_dataloader))` 从验证集数据加载器中获取了一个批次的图像和属性数据。这个数据将被用作固定的图像和属性，在训练过程中用于生成样本。图像和属性数据通过调用 `.cuda()` 方法将其移到 GPU 上（如果 `args.gpu` 为真），否则保持在 CPU 上。`.type(torch.float)` 用于将属性数据的类型转换为浮点型。

最后，创建了一个名为 `sample_att_b_list` 的列表，并将固定的属性数据 `fixed_att_a` 添加到列表中。这个列表将在后续的代码中用于生成样本。

总结起来，这段代码创建了 `AttGAN` 类的实例，并初始化了 `Progressbar` 类和 `SummaryWriter` 类的实例。然后，从验证集数据加载器中获取了固定的图像和属性数据，并创建了一个用于存储属性数据的列表。这些实例和数据将在训练过程中使用。

if args.b_distribution == 'none': att_b_ = (att_b * 2 - 1) * args.thres_int if args.b_distribution == 'uniform': att_b_ = (att_b * 2 - 1) * \ torch.rand_like(att_b) * \ (2 * args.thres_int) if args.b_distribution == 'truncated_normal': att_b_ = (att_b * 2 - 1) * \ (torch.fmod(torch.randn_like(att_b), 2) + 2) / 4.0 * \ (2 * args.thres_int) if (it+1) % (args.n_d+1) != 0: errD = attgan.trainD(img_a, att_a, att_a_, att_b, att_b_) add_scalar_dict(writer, errD, it+1, 'D') else: errG = attgan.trainG(img_a, att_a, att_a_, att_b, att_b_) add_scalar_dict(writer, errG, it+1, 'G') progressbar.say(epoch=epoch, iter=it+1, d_loss=errD['d_loss'], g_loss=errG['g_loss'])

这段代码包含了两个条件语句块。

第一个条件语句块根据命令行参数 `args.b_distribution` 的值选择不同的属性 B 分布。如果 `args.b_distribution` 的值为 `'none'`，则执行第一个条件分支。在该分支中，通过 `(att_b * 2 - 1) * args.thres_int` 对属性 B 进行归一化处理，将其缩放到 -`args.thres_int` 到 `args.thres_int` 的范围内。

如果 `args.b_distribution` 的值为 `'uniform'`，则执行第二个条件分支。在该分支中，先通过 `(att_b * 2 - 1)` 对属性 B 进行归一化处理，然后使用 `torch.rand_like(att_b)` 生成与属性 B 相同形状的随机张量，并且每个元素的值在 [0, 1) 的范围内。最后，通过 `(2 * args.thres_int)` 将随机张量缩放到 -`args.thres_int` 到 `args.thres_int` 的范围内。

如果 `args.b_distribution` 的值为 `'truncated_normal'`，则执行第三个条件分支。在该分支中，先通过 `(att_b * 2 - 1)` 对属性 B 进行归一化处理，然后使用 `torch.fmod(torch.randn_like(att_b), 2) + 2` 生成一个符合截断正态分布的随机张量，然后除以 4.0 进行归一化处理。最后，通过 `(2 * args.thres_int)` 将随机张量缩放到 -`args.thres_int` 到 `args.thres_int` 的范围内。

接下来，根据 `(it+1) % (args.n_d+1) != 0` 的条件判断选择执行训练判别器或者生成器的代码块。

如果条件为真，则执行训练判别器的代码块。调用 `attgan.trainD()` 对判别器进行训练，传入图像数据 `img_a`、属性数据 `att_a`、处理后的属性数据 `att_a_`、属性数据 `att_b` 和处理后的属性数据 `att_b_`。将得到的误差值 `errD` 通过 `add_scalar_dict()` 添加到摘要信息中，并指定摘要信息的名称为 `'D'`。

如果条件为假，则执行训练生成器的代码块。调用 `attgan.trainG()` 对生成器进行训练，传入相同的参数。将得到的误差值 `errG` 通过 `add_scalar_dict()` 添加到摘要信息中，并指定摘要信息的名称为 `'G'`。然后，通过 `progressbar.say()` 打印出当前 epoch、迭代次数、判别器损失和生成器损失。

总结起来，这段代码根据命令行参数选择不同的属性 B 分布，并对属性数据进行归一化处理。然后，根据迭代次数的奇偶性选择训练判别器或者生成器，并将得到的误差值记录到摘要信息中。最后，打印出当前的训练进度和损失值。