解释代码 dataset: ref: nas.dataset common: train_portion: 1.0 train: batch_size: 96 shuffle: True transforms: - type: RandomCrop size: 32 padding: 4 - type: RandomHorizontalFlip - type: ToTensor - type: Normalize mean: - 0.49139968 - 0.48215827 - 0.44653124 std: - 0.24703233 - 0.24348505 - 0.26158768 - type: Cutout length: 8 # pipeline scale this number to 8*20/10 val: batch_size: 96 shuffle: False

这段代码是一个 YAML 配置文件，用于设置神经网络模型的数据集参数。下面是对其中的几个配置项的解释：

- `ref`: 数据集的引用，这里使用的是 nas.dataset。
- `common`: 公共的数据集参数，这里设置了训练数据集的比例为 100%。
- `train`: 训练数据集的参数，包括批量大小、是否打乱数据、数据增强的方式等。
- `batch_size`: 批量大小。
- `shuffle`: 是否打乱数据集。
- `transforms`: 数据增强的方式，包括随机裁剪、水平翻转、归一化和遮蔽等。
- `RandomCrop`: 随机裁剪数据。
- `RandomHorizontalFlip`: 随机水平翻转数据。
- `ToTensor`: 将数据转换为张量。
- `Normalize`: 对数据进行标准化处理。
- `Cutout`: 对数据进行遮蔽处理。
- `val`: 验证数据集的参数，与训练数据集相似，但不进行数据增强处理。

这些参数的设置会影响神经网络模型的数据集准备和训练效果。

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transform = transforms.Compose([Normalization()]) train_set = SpecklesDataset(csv_file='E:\StrainNet\Dataset\Speckle dataset 1.0\Train_annotations.csv', root_dir='E:\StrainNet\Dataset/Speckle dataset 1.0\Reference_speckle_frames\Train_Data', transform = transform) test_set = SpecklesDataset(csv_file='E:\StrainNet\Dataset\Speckle dataset 1.0\Test_annotations.csv', root_dir='E:\StrainNet\Dataset\Speckle dataset 1.0\Reference_speckle_frames\Test_Data', transform = transform) print('{} samples found, {} train samples and {} test samples '.format(len(test_set)+len(train_set), len(train_set), len(test_set))) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=args.batch_size, num_workers=args.workers, pin_memory =True, shuffle=True) val_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_set, batch_size=args.batch_size, num_workers=args.workers, pin_memory=True, shuffle=True) # create model

这段代码是为了创建数据集，并构建相应的数据加载器。其中，`transforms.Compose` 是一个用于组合多个数据变换操作的类，`Normalization()` 是其中的一个数据变换操作，用于对输入的数据进行归一化处理。`SpecklesDataset` 是一个自定义的数据集类，用于读取 CSV 文件并加载图像数据。在这个代码段中，分别创建了训练集和测试集，并使用 `torch.utils.data.DataLoader` 创建了训练数据加载器和测试数据加载器。在创建加载器时，使用了 `batch_size`、`num_workers`、`pin_memory` 和 `shuffle` 等参数来控制批次大小、工作进程数量、是否将数据加载到 GPU 内存中以及是否打乱数据的顺序。最后，该代码段还创建了一个模型。