用法:
iter_predict(eval_data, num_batch=None, reset=True, sparse_row_id_fn=None)
- eval_data:(
DataIter
) - 用於運行預測的評估數據。 - num_batch:(
int
) - 默認為None
,表示運行數據迭代器中的所有批次。 - reset:(
bool
) - 默認為True
,指示我們是否應該在開始進行預測之前重置數據迭代器。 - sparse_row_id_fn:(
A callback function
) - 函數需要data_batch
作為輸入並返回 str -> NDArray 的字典。生成的 dict 用於從 kvstore 中提取 row_sparse 參數,其中 str 鍵是參數的名稱,值是要提取的參數的行 ID。
- eval_data:(
參數:
迭代預測。
例子:
>>> for pred, i_batch, batch in module.iter_predict(eval_data): ... # pred is a list of outputs from the module ... # i_batch is a integer ... # batch is the data batch from the data iterator
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- Python mxnet.module.BaseModule.predict用法及代碼示例
- Python mxnet.module.BaseModule.get_input_grads用法及代碼示例
- Python mxnet.module.BaseModule.backward用法及代碼示例
- Python mxnet.module.BaseModule.load_params用法及代碼示例
- Python mxnet.module.BaseModule用法及代碼示例
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- Python mxnet.module.Module.set_params用法及代碼示例
注:本文由純淨天空篩選整理自apache.org大神的英文原創作品 mxnet.module.BaseModule.iter_predict。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。