class chainer.dataset.Iterator[source]¶
すべてのデータセットのイテレータの基底クラス。
Iteratorはデータセットを繰り返し処理し 、各繰り返しでミニバッチを生成します。ミニバッチは学習データから取り出したデータ(=examples)のリストです。各実装はIteratorプロトコルを実装しなければなりません
（例えば __next__() メソッド)。
Iteratorがバッチサイズの設定をサポートするとき、全てのバッチが同じ数のデータを含んでいることは保証されませんので、注意してください。例えば、Iteratorを全データ（Sweep)の最後の方で停止したままにしておくと、最後のバッチはほんのすこしのデータしか含まないかもしれません。
Iteratorと元になるデータセットインタフェースは固定されておらず、実装によります。
各実装は下記の属性を提供しなければなりません（書き換え可能である必要はありません）
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batch_size: 各ミニバッチに含めるデータの数 -
epoch: データセット全体の総数 -
epoch_detail: エポックの浮動小数点数版。例えば、イテレータが３番目のエポックでデータセットの中間地点にある場合、この値は2.5。 -
previous_epoch_detail: 前の反復処理のepoch_detailの値。この値は、最初のIterationの前はNone。 -
is_new_epoch: エポック数が前回の更新で増やされている場合、True
各実装は、繰り返し処理の停止と再開をシリアル化をするシリアル化をサポートしなければなりません。
Methods
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__next__()[source]¶ -
次のバッチを返す。
これはPythonのイテレータプロトコルの一部です。繰り返し処理を停止させたとき、
StopIteration例外を引き起こす可能性があります。
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finalize()[source]¶ -
Iterator を終了させ、リソースを解放する。
このメソッドはデフォルトでは何もしません。実装は、内部のリソースを管理するためにこれをオーバーライドするほうが良いかもしれません。
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next()[source]¶ -
Python2 の
__next__の代替。これはデフォルトで
__next__()を呼び出します。