Exponenta Banner

hasdata

Определите, может ли minibatchqueue вернуть мини-пакет

Свернуть все на странице

    Синтаксис

    tf = hasdata(mbq)

    Описание

    пример

    tf = hasdata(mbq) возвращает 1 (true), если mbq может вернуть мини-пакет, используя next функции, и 0 (false) в противном случае.

    Использовать hasdata в сочетании с next для итерации по всем данным в minibatchqueue объект. Вы можете позвонить next на minibatchqueue объект до тех пор, пока все данные не будут возвращены. Если мини-пакеты данных все еще доступны в minibatchqueue объект, hasdata возвращает 1. Когда вы достигаете конца данных, hasdata возвращает 0. Затем используйте reset или shuffle чтобы сбросить minibatchqueue и продолжить получение мини-пакетов с next.

    Примеры

    свернуть все

    Использовать hasdata с while цикл для итерации по всем данным в minibatchqueue объект.

    Создайте minibatchqueue объект из datastore.

    ds = digitDatastore;
mbq = minibatchqueue(ds,'MinibatchSize',256)
    mbq = 
minibatchqueue with 1 output and properties:

   Mini-batch creation:
           MiniBatchSize: 256
        PartialMiniBatch: 'return'
            MiniBatchFcn: 'collate'
    DispatchInBackground: 0

   Outputs:
              OutputCast: {'single'}
         OutputAsDlarray: 1
         MiniBatchFormat: {''}
       OutputEnvironment: {'auto'}

    Пока данные все еще доступны в minibatchqueue объект, получите следующий мини-пакет.

    while hasdata(mbq)
    X = next(mbq)
end

    Цикл заканчивается, когда hasdata возвращает false, и возвращаются все мини-пакеты.

    Входные параметры

    свернуть все

    Очередь мини-пакетов в виде minibatchqueue объект.

    Выходные аргументы

    свернуть все

    Истинный или ложный результат, возвращенный как 1 или 0 логического типа данных.

    См. также

    | | |

    Темы

    Введенный в R2020b

    Документация по Deep Learning Toolbox

    Поддержка