一、yield迭代器

在python深度學習模型讀取數據時，經常遇到yield，互聯網搜索后，將比較容易理解的說明記錄一下。

二、使用步驟

1.引入庫

代碼如下（示例）：

def batch(data, batch_size):
	for ex in data:
		yield ex

2.讀入數據

代碼如下（示例）：

p_batch = batch(p_batch, self.batch_size)

總結

如果不太好理解yield，可以先把yield當作return的同胞兄弟來看，他們都在函數中使用，并履行著返回某種結果的職責。

這兩者的區別是：

有return的函數直接返回所有結果，程序終止不再運行，并銷毀局部變量；

def batch(data, batch_size):
	for ex in data:
		return ex

而有yield的函數則返回一個可迭代的 generator（生成器）對象，你可以使用for循環或者調用next()方法遍歷生成器對象來提取結果。

什么是生成器呢？在 Python 中，使用了yield的函數被稱為生成器。有點套娃的感覺，但事實就是這樣，調用一個yield函數，就會返回一個生成器對象。

def test:
	x=1
	y=10
	while x<y:
		yield x
		x+=1
t = test()

在調用生成器函數的過程中，每次遇到 yield 時函數會暫停并保存當前所有的運行信息（保留局部變量），返回yield的值, 并在下一次執行next()方法時從當前位置繼續運行，直到生成器被全部遍歷完。

舉個例子

def test:
	x=1
	yield x
	yield x+1
	yield x+2
t = test()
for tmp in t:
	print(tmp)

#輸出結果為：
1
2
3

也可以調用next方法：

next（t）
#輸出：
1
next（t）
#輸出：
2
next（t）
#輸出：
3

可以看到，test函數返回一個生成器，調用next()方法后，函數開始運行，遇到第一個yield關鍵字，返回生成的值（1），程序暫停；

第二次調用next()方法，代碼從上次暫停的位置開始執行，并遇到了第二個yield關鍵字，再返回生成的值（2），程序暫停；

第三次調用也是如此，返回生成的值（3），生成器耗盡，程序終止；

帶yield的函數是一個生成器，這個生成器有一個方法就是next，next就相當于“下一步”生成哪個數，這一次的next開始的地方是接著上一次的next停止的地方執行的。

所以調用next的時候，生成器并不會從函數的開始執行，只是接著上一步停止的地方開始，然后遇到yield后，return出要生成的數，此步就結束。