Python中有两个重要的概念，生成器和迭代器，这里详细记录一下。1. 生成器什么是生成器呢？通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中
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2023-11-25 13:55:06
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Python 迭代器之列表解析
尽管while和for循环能够执行大多数重复性任务, 但是由于序列的迭代需求如此常见和广泛, 以至于Python提供了额外的工具以使其更简单和高效. 迭代器在Python中是以C语言的速度运行的, 而且迭代器的版本根据每次发行而改进, 所以它的运行速度更快.while一般比for的效率更低些, for循环通过不同的写法可以完
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2024-06-07 10:43:11
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# PyTorch 迭代器：简化数据处理流程
在深度学习领域中，数据处理是一个至关重要的环节。而在 PyTorch 中，一个常用的工具就是迭代器。迭代器可以帮助我们简化数据处理流程，使得数据的加载和处理更加高效和方便。本篇文章将介绍 PyTorch 迭代器的基本概念、使用方法以及代码示例。
## 什么是迭代器？
在 PyTorch 中，迭代器是一个用于遍历数据集的工具。通过迭代器，我们可以方
原创
2024-06-22 04:10:49
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# 如何实现PyTorch Iter迭代器
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现“PyTorch Iter迭代器”。在这篇文章中，我将为你详细介绍整个过程，并提供每一步需要做的事情以及相应的代码示例。让我们开始吧！
## 流程图
```mermaid
journey
title PyTorch Iter迭代器实现流程
section 定义数据
原创
2024-03-06 04:28:12
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demo7
原创
2018-01-02 18:03:25
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Python中有一类工具叫做迭代工具，它能从左至右扫描对象。这包括了for循环、列表解析、in成员关系测试以及map内置函数等。可以用在上述迭代工具环境中，通过一次次迭代不断产生结果的对象称为可迭代对象，即是Iterable。实际上可迭代对象分为两大类，一种是实际保存的序列，即列表、元组，字符串；另一种就是 “不一次性产生所有结果列表，而是可以在for循环中按需一次产生一个结果的对象”。如：ran
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2023-10-05 13:41:12
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# 使用 PyTorch DataLoader 的全流程：从创建到迭代器
当你进入深度学习的世界时，处理数据是其中的重要一步。而 PyTorch 提供的 `DataLoader` 是一个非常强大的工具，它能够帮助你在训练深度学习模型时高效地加载数据。在本篇文章中，我们将深入探讨如何将 `DataLoader` 变成迭代器，并通过实例代码逐步引导你完成这一过程。
## 整体流程
在我们开始之前
## PyTorch数据集迭代器
在机器学习和深度学习任务中，数据集是非常重要的。数据集是指用于训练和评估模型的样本集合。而数据集迭代器则是一种用于将数据集分批次加载到模型中进行训练的方法。在PyTorch中，我们可以使用数据集迭代器来高效地处理大规模数据集，并且能够进行数据预处理、数据增强等操作。
本文将介绍PyTorch中数据集迭代器的使用方法，并通过代码示例来演示其具体实现。
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原创
2023-12-27 06:14:02
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一、生成器列表生成generator：一边循环一边计算的机制，成为生成器a=[i+1 for i in range (10)]
print(a)创建L和g的区别仅在于最外层的[]和()，L是一个list，而g是一个generator。L=[i+1 for i in range (10)]g=(i+1 for i in range (10))可以通过next()函数获得generator的下一个返回
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2023-12-31 15:20:48
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紧接上文 PyTorch Dataloader源码分析(一)二、DataLoader主要组件上一章通过示意图简单梳理了DataLoader内部各个组件的职责和工作流程，可以看到，dataset和sampler等组件各司其职，互相独立，给用户自定义操作以及代码维护都提供了极大的便利性。为了后续分析xxxDataLoaderIter具体实现，这一章节将会一一分析各个组件的具体实现。1、Dataset类
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2023-10-11 08:52:28
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Python中的迭代器在Python中，迭代器是一种对象，它可以让我们可以遍历（或迭代）序列中的元素而不必了解它们如何存储在内存中。迭代器是Python中许多高级构造的基础 - 他们节省了空间，并且它们能够帮助我们更有效地处理数据。下面我们将介绍Python中的迭代器及其使用方法。什么是迭代器？Python中的迭代器是一个可以维护遍历所需状态的对象。为什么要使用迭代器？考虑一下，如果我们有一个非常
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2023-09-25 06:44:59
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一、有参装饰器（封装三层的闭包函数）举两个有参函数例子defoutter2(xxx):defoutter(func):defwrapper(*args,**kwargs):xxxres=func(*args,**kwargs)returnresreturnwrapperreturnoutter@outter2(xxx=111)defindex():passdefoutter2(mode):defo
原创
2021-03-30 17:24:23
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#列表生成式 print([ i*2 for i in range(10)]) print(range(10)) #生成器 generator 只有在调用时才会生成相应的数据 print(( i*2 for i in range(10))) b=( i*2 for i in range(10)) #for i in b: # print(i) print(b.
原创
2018-11-09 09:59:55
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迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器：>>>list=[1,2,3,4]
>>> it = iter(list) # 创建迭代器对象
>>> print
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2023-08-11 17:22:59
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转载：://../kaituorensheng/p/3826.html 1. 迭代器 迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，知道所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退，不过这也没什么，因为人们很少在迭代途中往后退。 1.
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2017-02-08 17:19:00
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1.1迭代器： 首先可迭代对象=字符串 列表 元组对象变成迭代器iter(列表)然后迭代器，具有两个属性__iter__() 与 __next__() # arr = [1,2,3]# print(next(iter(arr)))# 如果遍历完了还继续next 就会出现StopIteration异常
原创
2022-06-16 09:28:51
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# Python 中列表生成迭代器的实现
在 Python 中，迭代器是一种对象，它遵循迭代协议，包括 `__iter__()` 和 `__next__()` 方法。使用迭代器可以高效地遍历或处理数据。本文将向您介绍如何从 Python 列表生成迭代器，帮助您理解其实现过程。
## 流程概述
在生成迭代器的过程中，我们需要经历以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
列表（list）、元组（tuple）、字典（dict）、集合（set）这些序列式容器有一个共同的特性，它们都支持使用 for 循环遍历存储的元素，都是可迭代的，因此它们又有一个别称，即迭代器。从字面来理解，迭代器指的就是支持迭代的容器，更确切的说，是支持迭代的容器类对象，这里的容器可以是列表、元组等这些 Python 提供的基础容器，也可以是自定义的容器类对象，只要该容器支持迭代即可。如果要自定义
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2023-10-13 23:17:41
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1.生成器使用生成器表达式来定义生成器使用yield来定义生成器 2.迭代器 可迭代对象迭代器ite()可以使迭代器转换成可迭代对象
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2021-04-08 09:20:36
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迭代器:
迭代器指的是迭代取值的工具,可以记住遍历的位子
迭代：重复+每次重复都是基于上一次的结果而进行
迭代器提供了一种通用的且不依赖于索引的迭代取值方式
可迭代对象有__iter__方法,迭代器对象有__iter__和__next__方法
迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有元素访问完,抛出StopIteration错误,迭代器只能前进不能后退for循环可直接遍历可迭代对象,猜测底层
原创
2019-01-17 06:20:15
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