MXnet中的data iterator和python中的迭代器是很相似的, 当其内置方法next被call的时候它每次返回一个 data batch。所谓databatch,就是神经网络的输入和label,一般是(n, c, h, w)的格式的图片输入和(n, h, w)或者标量式样的label。直接上官网上的一个简单的例子来说说吧。 1importnumpy as np2classSimpleIte...
AllenNLP源码学习——Batch与DataIterator DataIterator类用来把读取数据集类输出的Instance打包为Batch。 子类需要重写_create_batches()方法,把Instances打包成Batch。最常用的子类是BucketIterator。 BucketIterator 默认情况下,根据每Batch的最大输入长度填充Batch 可以提供Field名字的List和padding keys,在执行此批处理之前将...
实际上,AllenNLP是在DataIterator生成每个batch的时候才会把batch中的每个token映射到index。 具体的代码在data_iterator.py的第148行可以看到: 只要vocab存在,则对batch进行index。 这个batch.index_instances(self.vocab)的调用栈非常的深,需要一层层地看: https://github.com/allenai/allennlp/blob/b90722188a1ff67...
MXNET中读入数据需要使用到数据迭代器(Iter),用户可以使用MXNET提供的一些数据迭代器也可以自己写一个迭代器。虽然一般情况下,我们很多的数据都可以直接读入内存之中,但是面向神经网络进行大数据学习时,学习的样本往往达到了几个GB甚至几十上百个GB。这显然是我们的内存所不能承受的。这样的情况下,我们不得不分批次的...
funcmakeIterator() -> DispatchDataIterator Returns an iterator over the elements of this sequence. Executes a closure on the sequence’s contiguous storage. Getting the Number of Elements varunderestimatedCount: Int A value less than or equal to the number of elements in the sequence, calculated...
① 属性覆盖前提 : 在父类中使用 open 修饰的属性 , 可以在子类中被覆盖 ;
2. iterator 使用过STL都知道,iterator主要是用来遍历容器中的数据节点,那么上面这个list,我们的主要功能是能够不用在外部知道list的实现原理,使用iterator来遍历数据。 所以iterator的主要功能有: 支持++,遍历元素。 支持*,取元素程序。 支持->,指针操作。
一种高级别的 TensorFlow API,用于读取数据并将其转换为机器学习算法所需的格式。 tf.data.Dataset 对象表示一系列元素,其中每个元素都包含一个或多个张量。 tf.data.Iterator 对象可获取 Dataset 中的元素。 如需详细了解 Dataset API,请参阅《TensorFlow 编程人员指南》中的导入数据。
func makeIterator() -> DispatchData.Iterator func forEach((UInt8) -> Void) Calls the given closure on each element in the sequence in the same order as a for-in loop. func enumerateBytes((UnsafeBufferPointer<UInt8>, Int, inout Bool) -> Void) func enumerated() -> EnumeratedSequence<Di...
When manually using an iterator (calling next()), one should be careful to call return() on iterators that provide it as well, when the iterator is not needed anymore before it has ended, to allow it to free any resources it might be holding...