PyTorch 的 DataLoader() 中的 next() 和 iter() 做了什么

Question

我有以下代码：

import torch
import numpy as np
import pandas as pd
from torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader

# Load dataset
df = pd.read_csv(r'../iris.csv')

# Extract features and target
data = df.drop('target',axis=1).values
labels = df['target'].values

# Create tensor dataset
iris = TensorDataset(torch.FloatTensor(data),torch.LongTensor(labels))

# Create random batches
iris_loader = DataLoader(iris, batch_size=105, shuffle=True)

next(iter(iris_loader))

上面代码中的next()和iter()做了什么？我经历了 PyTorch's documentation 并且仍然可以完全理解 next() 和 iter() 在这里做什么。谁能帮忙解释一下？非常感谢。

Answer 1

这些是 python 的内置函数，它们用于处理可迭代对象。

基本上 iter() 调用 iris_loader 上的 __iter__() 方法，returns 是一个迭代器。 next() 然后调用该迭代器上的 __next__() 方法以获得第一次迭代。运行 next() 再次获取迭代器的第二项，等等

这种逻辑经常发生 'behind the scenes'，例如当运行一个 for 循环时。它在迭代器上调用 __iter__() 方法，然后在返回的迭代器上调用 __next__() 直到它到达迭代器的末尾。然后它引发 stopIteration 并且循环停止。

有关详细信息和一些细微差别，请参阅文档：https://docs.python.org/3/library/functions.html#iter

PyTorch 的 DataLoader() 中的 next() 和 iter() 做了什么

What does next() and iter() do in PyTorch's DataLoader()

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