Generador autodefinidos
Generador Python enviar
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Ya casi lo tienes, escribiendo una clase Iterator (muestro un Generator al final de la respuesta), pero __next__ es llamado cada vez que llamas al objeto con next, devolviendo un objeto generador. En su lugar, para hacer que tu código funcione con el menor número de cambios, y el menor número de líneas de código, utiliza __iter__, que hace que tu clase instancie un iterable (que técnicamente no es un generador):
Así que implementemos un objeto generador, y aprovechemos la clase base abstracta Generator del módulo collections (ver el código fuente para su implementación), lo que significa que sólo necesitamos implementar send y throw – dándonos close, __iter__ (devuelve self), y __next__ (igual que .send(None)) gratis (ver el modelo de datos de Python sobre coroutines):
Si le das a la clase un método __iter__() implementado como generador, “devolverá automáticamente un objeto iterador (técnicamente, un objeto generador)” cuando sea llamado, por lo que los métodos __iter__() y __next__() de ese objeto serán los que se usen.
Usar yield en un método hace que ese método sea un generador, y llamar a ese método devuelve un iterador generador. next() espera un iterador generador que implemente __next__() y devuelva un elemento. Esta es la razón por la que yield en __next__() hace que tu clase generadora devuelva iteradores generadores cuando next() es llamada sobre ella.
¿Cómo se define un generador en Python?
En Python, de forma similar a la definición de una función normal, podemos definir una función generadora utilizando la palabra clave def, pero en lugar de la sentencia return utilizamos la sentencia yield. Aquí, la palabra clave yield se utiliza para producir un valor desde el generador.
¿Cuál es la diferencia entre iterador y generador?
Los iteradores son los objetos que utilizan el método next() para obtener el siguiente valor de la secuencia. Un generador es una función que produce o devuelve una secuencia de valores utilizando una sentencia yield. Las clases se utilizan para implementar los iteradores. Las funciones se utilizan para implementar el generador.
Generador python ejemplo
¿Alguna vez has tenido que cargar un conjunto de datos que consumía tanta memoria que has deseado que un truco de magia pudiera encargarse de ello sin problemas? Los grandes conjuntos de datos forman cada vez más parte de nuestras vidas, ya que podemos aprovechar una cantidad de datos cada vez mayor.
Tenemos que tener en cuenta que, en algunos casos, incluso la configuración más puntera no tendrá suficiente espacio de memoria para procesar los datos de la forma en que solíamos hacerlo. Esa es la razón por la que necesitamos encontrar otras formas de realizar esa tarea de manera eficiente. En esta entrada del blog, vamos a mostrarte cómo generar tu conjunto de datos en múltiples núcleos en tiempo real y alimentar de inmediato a tu modelo de aprendizaje profundo.
Para ello, vamos a sumergirnos en una receta paso a paso que construye un generador de datos adecuado para esta situación. Por cierto, el siguiente código es un buen esqueleto para utilizar en tu propio proyecto; puedes copiar/pegar las siguientes piezas de código y rellenar los espacios en blanco según corresponda.
Por ejemplo, supongamos que nuestro conjunto de entrenamiento contiene id-1, id-2 e id-3 con las respectivas etiquetas 0, 1 y 2, con un conjunto de validación que contiene id-4 con la etiqueta 1. En ese caso, el conjunto de validación de Python contiene id-4 con la etiqueta 1. En ese caso, las variables de Python partición y etiquetas se ven como
Generador de datos keras
ResumenLos generadores microtermoeléctricos (μTEGs) son dispositivos de estado sólido que convierten directamente la energía térmica en energía eléctrica a través del efecto Seebeck, un mecanismo de transducción de estado sólido. A través de este efecto, los μTEGs pueden cosechar energía de los gradientes de temperatura disponibles en su entorno operativo. Son capaces de proporcionar una solución energética robusta y a largo plazo para aplicaciones de teledetección e Internet de las cosas (IoT) en las que existen elevados costes de mantenimiento, entornos difíciles o la necesidad de que el dispositivo funcione a largo plazo.
En particular, los μTEG basados en película delgada son deseables debido a la facilidad de integración del proceso, el alto rendimiento, la calidad del material y la reproducibilidad. Sin embargo, las restricciones de grosor inherentes a los procesos de película fina limitan su uso potencial. En los TEG convencionales, el grosor de la propia película termoeléctrica determina la distancia de separación entre los terminales caliente y frío. Una película termoeléctrica muy fina crea un cortocircuito térmico. Esto reduce la diferencia de temperatura a través del dispositivo, limitando la producción de energía.
Expresión generadora de Python
Un generador autoencogible es un generador pseudoaleatorio basado en el concepto de generador encogible. Se han estudiado variantes del generador autoencogible basadas en un registro de desplazamiento de retroalimentación lineal (LFSR) para su uso en criptografía.
A diferencia del generador de encogimiento, que utiliza un segundo registro de desplazamiento de realimentación para controlar la salida del primero, el generador de autoencogimiento utiliza bits de salida alternativos de un único registro para controlar su salida final. El procedimiento para sincronizar este tipo de generador es el siguiente:
En la tabla siguiente se enumeran, para cada iteración del LFSR, su salida intermedia antes de la autocontracción, así como la salida final del generador. Las posiciones de las derivaciones definidas por el polinomio de conexión están marcadas con títulos azules. El estado de la iteración cero representa la entrada inicial.
En su artículo,[1] Meier y Steffelbach demuestran que un generador autorretráctil basado en LFSR con un polinomio de conexión de longitud L da como resultado un período de secuencia de salida de al menos 2L/2, y una complejidad lineal de al menos 2L/2-1.