next() 是 Python 内置的函数，用于获取迭代器中的下一个元素。当迭代器没有更多元素时，将抛出 StopIteration 异常。而 iter() 函数则是将可迭代对象转换成迭代器。如果一个对象实现了 __iter__() 方法，则可以使用 iter() 函数来获取该对象的迭代器。因此，next(iter(data_iter)) 这行代码的意思是从 dat...
因此,next(iter(data_iter)) 这行代码的意思是从 data_iter 中获取下一个元素,其中 iter(data_iter) 将 data_iter 转换为迭代器,并将其传递给 next() 函数。这样做的好处是,即使 data_iter 只是一个可迭代对象而不是迭代器,我们也可以使用 next() 函数来获取它的下一个元素。如果 data_iter 为空迭代器...
yield features[batch_indices], labels[batch_indices] batch_size = 10 for X, y in data_iter(batch_size, features, labels): print(X, '\n', y) # break
data_shapes)6self._provide_label =zip(label_names, label_shapes)7self.num_batches =num_batches8self.data_gen =data_gen9self.label_gen =label_gen10self.cur_batch =01112def__iter__(self
在下面的代码中,我们定义一个data_iter函数, 该函数接收批量大小、特征矩阵和标签向量作为输入,生成大小为batch_size的小批量。 每个小批量包含一组特征和标签。 当我们运行迭代时,我们会连续地获得不同的小批量,直至遍历完整个数据集。 上面实现的迭代对教学来说很好,但它的执行效率很低,可能会在实际问题上陷入麻...
打开sublime text,运行一句简单打印“Hello”的语句,出现报错XXX\python.exe: can't find '__main__' module in ''解决方法如下: 由于sublime text需要对程序进行保存后才能运行,所以使用sublime text时,先保存程序文件,再运行(windows编译程序快捷键:Ctrl+B)程序即可。
defdata_iter(batch_size,features,labels): num_examples=len(features) indices=list(range(num_examples)) random.shuffle(indices) for i in range(0,num_examples,batch_size): j=nd.array(indices[i:min(i+batch_size,num_examples)]) yield features.take(j),labels.take(j) # take函数根据索引返回...
Python 中的迭代器是我们经常使用的迭代工具, 但其只能消费一次,再次消费便会出现 StopIteration 报错。 解决方案 封装了一个类,当迭代器使用完后再次初始化。 代码 class RepeatDataLoader(): def __init__(self): self.data_iter = self.data_loader() self.renew_epoch = False def __next__(self): tr...
使用next(iter(data.DataLoader())报错StopIteration,代码先锋网,一个为软件开发程序员提供代码片段和技术文章聚合的网站。
迭代器_iter_和生成器yield 一、迭代器 定义: 对于list、string、tuple、dict等这些容器对象,使用for循环遍历是很方便的。在后台for语句对容器对象调用iter()函数。iter()是python内置函数。 iter()函数会返回一个定义了next()方法的迭代器对象,它在容器中逐个访问容器内的元素。next()也是python内置函数。在没...