为什么paddle教程中train_loader后要加()

最新推荐文章于 2024-09-11 22:01:32 发布
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分类专栏： python paddle 文章标签： paddlepaddle
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ZhaoLinke1998/article/details/120980729
本文探讨了在Paddle中为何使用train_loader时需要加括号，原因是它是一个使用yield关键字的生成器函数，而PyTorch中相应操作无需加括号。通过对yield的解释，帮助读者理解两种框架在处理数据加载上的不同。

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如下图中画圈处，在用torch的时候是没有加()的，但在paddle中加了()，所以很不解。

 今天看了一篇关于yield关键字的用法和一段代码后，恍然大悟：

 

 在paddle中，这个train_loader其实是一个函数(生成器)，使用了yield这个关键字，因此需要加“()”

paddlepaddle 1 数据加载器的使用
a486259的博客
01-25 1053
这里的生成训练txt和数据加载器用法仅限于语义分割、GAN、自动编码器等输入输出都是图片的模型。同时，需要注意的是，因为随机扩充的限制，所以无法对image和label进行相同参数的扩充，需要进行数据扩充请使用下文的代码进行扩充paddlepaddle 2 应用于语义分割、自动编码机与GAN的数据同步扩充方法_a486259的博客-优快云博客下列代码通过遍历一个文件夹下指定后缀的图片文件，生成txt列表。这种只记录一个文件夹图片的方式，认为对应图像的label（语义分割、gan、自动编码器）与iamge是
如何创建一个pytorch的训练数据加载器（train_loader)用于批量加载训练数据
qq_43449643的博客
01-14 2450
在pytorch框架中正确创建数据集加载器
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
weixin_48060069的博客
09-11 1040
DataLoader是 PyTorch 提供的一个工具类，用于高效地加载和处理数据集。它可以帮助你在训练模型时更有效地管理和批量加载数据。让我们详细解析一下DataLoader。
train_loader中的一个小问题
x989912的博客
05-30 267
在使用train_loader时，想查看一下出来的数据，可是无法显示，但是程序仍在运行。首先以为数据集过大，于是删除很多数据后仍不行。随后查阅尝试将num_workers设置为0。
关于num_steps_all = len(train_loader) // configs.gradient_accumulation_steps * configs.epochs的理解，文心一言
qq_46805255的博客
12-07 658
所以，你总共会看 100 × 3 = 300 张纸。但由于你每看5张纸才更新一次参数，所以你实际上会更新 300 ÷ 5 = 60 次参数。这行代码就是在做这样的计算：它算出在整个训练过程中，模型参数会更新多少次。希望这样的解释能帮助你理解！这行代码计算的是在整个训练过程中，模型参数会更新的总次数。当然可以，我会尽量用简单的语言来解释这行代码。
TypeError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_2032/2458796969.py in <module> 1 # 创建数据集和数据加载器 ----> 2 train_dataset = paddle.io.TensorDataset(x_train_tensor, y_train_tensor) 3 train_loader = paddle.io.DataLoader(train_dataset, batch_size=10, shuffle=True) TypeError: __init__() takes 2 positional arguments but 3 were given
05-25
这个错误提示是因为 `paddle.io.TensorDataset` 的初始化函数只接受一个参数，也...train_loader = paddle.io.DataLoader(train_dataset, batch_size=10, shuffle=True) ``` 这样就可以成功创建数据集和数据加载器了。
在PaddlePaddle 2.0及以上版本中，对train_loader更改数据类型
06-10
在PaddlePaddle 2.0及以上版本中，你可以使用`paddle.io.Compose`，`paddle.vision.transforms`和`paddle.io.BatchSampler`等类来实现对`DataLoader`中输入数据类型的更改。 以下是一个示例代码，使用`Compose`和`...
rain_loader = paddle.io.DataLoader(train_dataset, batch_size=2, shuffle=True, num_workers=0)
09-08
rain_loader = paddle.io.DataLoader(train_dataset, batch_size=2, shuffle=True, num_workers=0) 是使用`paddle.io.DataLoader`对训练数据集进行加载的代码。 其中，train_dataset是一个训练数据集对象，它包含了...
# 训练模型 model.prepare(loss_fn, optimizer) history = model.fit(train_loader, epochs=num_epochs, verbose=1) TypeError: 'loss' must be sub classes of `paddle.nn.Layer` or any callable function.
05-25
这个错误提示意味着您传递给 `model.prepare()` 方法的 `loss_fn` 参数类型不正确。`loss_fn` 应该是一个继承自 ...history = model.fit(train_loader, epochs=num_epochs, verbose=1) ``` 希望这可以帮助您解决问题。
D:\anaconda3\python.exe D:\cude\python\PythonProject\train.py ��Ϣ: ���ṩ��ģʽ�޷��ҵ��ļ��� D:\anaconda3\Lib\site-packages\paddle\utils\cpp_extension\extension_utils.py:711: UserWarning: No ccache found. Please be aware that recompiling all source files may be required. You can download and install ccache from: https://github.com/ccache/ccache/blob/master/doc/INSTALL.md warnings.warn(warning_message) Traceback (most recent call last): File "D:\cude\python\PythonProject\train.py", line 60, in <module> train(model, opt, train_loader, valid_loader) File "D:\cude\python\PythonProject\train.py", line 14, in train paddle.device.set_device('gpu:0') if use_gpu else paddle.device.set_device('cpu') ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\anaconda3\Lib\site-packages\paddle\device\__init__.py", line 311, in set_device place = _convert_to_place(device) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\anaconda3\Lib\site-packages\paddle\device\__init__.py", line 241, in _convert_to_place raise ValueError( ValueError: The device should not be <re.Match object; span=(0, 5), match='gpu:0'>, since PaddlePaddle is not compiled with CUDA
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data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, drop_last=True) ``` ### 示例代码 以下是一个完整的示例，展示如何正确设置 GPU 并处理常见问题： ```python import paddle # 检查 GPU 是否可用 if paddle....
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len(train_loader),len(label)和训练数据集之间的关系。train_loader中的每个元素相当于一个分组，一个组中有4张图片，label就是一个分组中的一张图片的标签
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