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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#paddlepaddle

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“()”

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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
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--------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[14], line 23 20 loss_fn = paddle.nn.CrossEntropyLoss() 22 ##模型的训练 ---> 23 train_dataset = paddle.io.TensorDataset( 24 paddle.to_tensor(train_X), 25 paddle.to_tensor(train_y) 26 ) 27 train_loader = paddle.io.DataLoader(train_dataset, batch_size=128, shuffle=True) 29 # 训练过程记录 TypeError: TensorDataset.__init__() takes 2 positional arguments but 3 were given
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train_loader = paddle.io.DataLoader(train_dataset, batch_size=128, shuffle=True) ``` 这样，我们就将两个张量作为列表传递给了`TensorDataset`，符合其构造要求。 如果还有其他类似问题（如在测试集上构造`...
--------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[8], line 23 20 loss_fn = paddle.nn.CrossEntropyLoss() 22 ##模型的训练 ---> 23 train_dataset = paddle.io.TensorDataset(paddle.to_tensor(train_X), paddle.to_tensor(train_y)) 24 train_loader = paddle.io.DataLoader(train_dataset, batch_size=128, shuffle=True) 26 # 训练过程记录 TypeError: TensorDataset.__init__() takes 2 positional arguments but 3 were given##模型设计 class BikeClassifier(paddle.nn.Layer): def __init__(self, input_size): super().__init__() self.fc1 = paddle.nn.Linear(input_size, 128) self.relu1 = paddle.nn.ReLU() self.fc2 = paddle.nn.Linear(128, 64) self.relu2 = paddle.nn.ReLU() self.fc3 = paddle.nn.Linear(64, 3) # 三分类输出 self.softmax = paddle.nn.Softmax() def forward(self, x): x = self.relu1(self.fc1(x)) x = self.relu2(self.fc2(x)) return self.softmax(self.fc3(x)) # 模型初始化 model = BikeClassifier(input_size=X.shape[1]) optimizer = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.001, parameters=model.parameters()) loss_fn = paddle.nn.CrossEntropyLoss() ##模型的训练 train_dataset = paddle.io.TensorDataset(paddle.to_tensor(train_X), paddle.to_tensor(train_y)) train_loader = paddle.io.DataLoader(train_dataset, batch_size=128, shuffle=True) # 训练过程记录 train_losses = [] train_accs = [] val_accs = [] for epoch in range(150): model.train() total_loss = 0 correct = 0 for batch_x, batch_y in train_loader: outputs = model(batch_x) loss = loss_fn(outputs, batch_y) loss.backward() optimizer.step() optimizer.clear_grad() total_loss += loss.numpy() correct += (outputs.argmax(1) == batch_y).sum().numpy() # 验证集评估 model.eval() with paddle.no_grad(): val_outputs = model(paddle.to_tensor(test_X)) val_acc = (val_outputs.argmax(1) == paddle.to_tensor(test_y)).numpy().mean() epoch_loss = total_loss / len(train_loader) epoch_acc = correct / len(train_X) train_losses.append(epoch_loss) train_accs.append(epoch_acc) val_accs.append(val_acc)
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