enumerate()是Python中的一个内置函数,主要用于将一个可迭代对象(例如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列,同时返回索引和对应的元素。在PyTorch中,我们经常需要遍历数据集或批次,使用enumerate()函数可以更方便地获取当前元素的索引值。 enumerate()函数的基本用法 enumerate()函数接受一个可迭代对象
enumerate()函数是python的内置函数,可以同时遍历lt中元素及其索引,i是索引,item是lt中的元素,如图: fromtqdmimporttqdm lt=['a','b','c']fori, iteminenumerate(lt):print(i,item)#输出结果如下:0a1b2c tqdm和enumerate()结合 fromtqdmimporttqdm lt=['a','b','c']fori,iteminenumerate(tqdm(lt))...
进行训练循环,循环次数为100次(由for epoch in range(100)控制)。 在内部循环中,使用enumerate(train_loader, 0)来迭代数据加载器。 准备数据:获取输入数据和标签。 前向传播:将输入数据传递给模型,获得预测值。 计算损失:使用损失函数计算预测值与实际标签之间的损失。 打印损失值:输出当前训练批次的损失值。 反...
# ModuleList can act as an iterable, or be indexed using ints for i, layer in enumerate(self.linears): x = self.linears[i // 2](x) + layer(x) return x model = MyModule() print(model) input_data = torch.randn(5, 5) output_data = model(input_data) print(output_data) 1. ...
for i in range(num_epochs):total_loss = 0for bidx, (x,_) in enumerate(tqdm(train_loader, desc=f"Epoch {i+1}/{num_epochs}")):x = x.cuda()x = F.pad(x, (2,2,2,2))t = torch.randint(0,num_time_steps,(batch...
for i, data in enumerate(trainloader, 0): inputs, labels = data # 把模型部署到device上 inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) # 初始化梯度 optimizer.zero_grad() # 保存训练结果 outputs = model(inputs).to(device) ...
该函数会根据给定的语句生成一段古诗,会根据start_words继续生成下一个字,对于给定的语句生成相应的hidden,然后将最后一个字和对应的hidden将其输入到模型中,生成新的下一个字,然后将新生成的字作为新的输入。 此外还可以加入诗句前缀,加入的目的是会影响生成诗句的风格,首先利用prefix_words生成对应的hidden,然后将...
() running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(trainloader, 0): inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device) optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() if i % 2000 ...
def train(model, epoch, criterion, optimizer, data_loader):model.train() for batch_idx, (data, target) in enumerate(data_loader): if cuda_gpu: data, target = data.cuda(), target.cuda() model.cuda() data, target = Variable(data), Variable(target) output = model(data) optimizer.zero...
与依赖显式似然函数的传统模型不同,DDPM通过对扩散过程进行迭代去噪来运行。这包括逐渐向图像中添加噪声并试图去除该噪声。其基本理论是基于这样一种思想:通过一系列扩散步骤转换一个简单的分布,例如高斯分布,可以得到一个复杂而富有表现力的图像数据分布。或者说通过将样本从...