Back to Annotated Deep Learning Paper Implementations

උපයෝගිතා

docs/si/utils/index.html

latest2.5 KB
Original Source

homeutils

[View code on Github](https://github.com/labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations/tree/master/labml_nn/utils/ init.py)

#

උපයෝගිතා

10importcopy1112fromtorch.utils.dataimportDataset,IterableDataset1314fromlabml\_helpers.moduleimportM,TypedModuleList

#

ක්ලෝනමොඩියුලය

දීඇති මොඩියුලයක ක්ලෝන nn.ModuleList සමඟ සාදන්න

17defclone\_module\_list(module:M,n:int)-\>TypedModuleList[M]:

#

23returnTypedModuleList([copy.deepcopy(module)for\_inrange(n)])

#

චක්රීයදත්ත කාරකය

එක්එක් එපෝච් පසු දත්ත කාරකය ප්රතිචක්රීකරණය කරන අනන්ත කාරකය

26defcycle\_dataloader(data\_loader):

#

34whileTrue:35forbatchindata\_loader:36yieldbatch

#

සිතියමස්ටයිල් දත්ත සමුදාය

මෙය සිතියම් විලාසිතාවේ දත්ත කට්ටලයක් බවට IterableDataset පරිවර්තනය කරන අතර එමඟින් අපට දත්ත කට්ටලය මාරු කළ හැකිය.

මෙයක්රියාත්මක වන්නේ දත්ත සමුදාය ප්රමාණය කුඩා වන අතර මතකයේ රඳවා ගත හැකි විට පමණි.

39classMapStyleDataset(Dataset):

#

52def\_\_init\_\_(self,dataset:IterableDataset):

#

දත්තමතකය වෙත පූරණය කරන්න

54self.data=[dfordindataset]

#

දර්ශකයඅනුව නියැදියක් ලබා ගන්න

56def\_\_getitem\_\_(self,idx:int):

#

58returnself.data[idx]

#

කඅනුකාරකයක් සාදන්න

60def\_\_iter\_\_(self):

#

62returniter(self.data)

#

දත්තසමුදාය ප්රමාණය

64def\_\_len\_\_(self):

#

66returnlen(self.data)

Trending Research Paperslabml.ai