iterator = iter(data_loader) # 手动控制数据加载 try: while True: data, targets = next(iterator) # 在这里进行模型的前向传播、反向传播等操作 ... except StopIteration: # 当迭代器中的所有数据都被加载完后,会抛出StopIteration异常 pass 需要注意的是,当迭代器中的所有数据都被加载完后,再次调用next方...
parameters(), learning_rate=scheduler, weight_decay=1e-5) gate = 0.0 threshold = 0.0 best_acc = 0.0 val_acc = 0.0 loss_record = {'train': {'loss': [], 'iter': []}, 'val': {'loss': [], 'iter': []}} # for recording loss acc_record = {'train': {'acc': [], 'ite...
dataiter 是一个通过迭代器封装的 DataLoader 对象。在代码中,我们通常会使用 iter(DataLoader) 将DataLoader 对象封装为一个迭代器,以方便我们遍历数据集。 一般来说,我们会在一个循环中多次调用 dataiter.next() 来获取训练数据,直到遍历完整个数据集。每次调用 dataiter.next(),我们都会得到一个大小为批量大小的...
python iterator pytorch 我不是出于某种原因使用enumerate(data loader),而是为数据加载器创建迭代器。在下面显示的while循环中,它给出StopIteration错误。 描述原因的最低限度代码: loader = DataLoader(dataset, batch_size=args.batch_size) dataloader_iter = iter(loader) while(dataloader_iter): X, y = next(...
first_batch = next(iter(train_loader)) for batch_idx, (data, target) in enumerate([first_batch] * 50): # training code here 你可以看到我将“first_batch”乘以了50次,以确保我会过拟合。 常见错误 #2: 忘记为网络设置 train/eval 模式 ...
(y_data) total_val_loss = (val_loss / val_num) * batch_size loss_record['val']['loss'].append(total_val_loss.numpy()) loss_record['val']['iter'].append(loss_iter) val_acc = val_accuracy_manager.accumulate() acc_record['val'...
要解决这个问题,我们可以使用__next__()方法来代替next()。这是因为Python的__next__()方法实际上是next()方法的实现。因此,我们可以这样访问_SingleProcessDataLoaderIter对象中的下一个元素: data_loader_iter=torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size=4)try:whileTrue:data=data_loader_iter.__next__...
为了解决这个问题,你需要确保正确地使用_SingleProcessDataLoaderIter对象。通常情况下,你应该使用__next__方法而不是next方法来获取迭代器的下一个元素。例如: data_loader=torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size=4,shuffle=True)forepochinrange(num_epochs):forbatchindata_loader:# 在这里使用__next__方...
New issue Closed 关于loader()的底层GeneratorLoader类__next__方法导致程序闪退问题: 当最后一个元素获取完毕后再调用self._reader.read_next(),StopIteration异常并不能捕获,反而是直接程序闪退 位置:infer.py for iter_id, data in enumerate(loader()): ...
# 训练函数 def train(generator, discriminator, batch_size, learning_rate, num_epochs): # 数据集和数据加载器 train_loader = get_train_iter(batch_size) # 损失函数 criterion_gan = nn.MSELoss() # 对于GAN,通常使用 MSE 作为对抗损失 criterion_l1 = nn.L1Loss() # 优化器 optimizer_g = paddle...