class Dn_datasets(Dataset): def __init__(self, data_root, data_dict, transform, load_all=False, to_gray=False, s_factor=1, repeat_crop=1): self.data_root = data_root self.transform = transform self.load_all = load_all self.to_gray = to_gray self.repeat_crop = repeat_crop if self.load_all is False: self.data_dict = data_dict else: self.data_dict = [] for sample_info in data_dict: sample_data = Image.open('/'.join((self.data_root, sample_info['path']))).copy() if sample_data.mode in ['RGBA']: sample_data = sample_data.convert('RGB') width = sample_info['width'] height = sample_info['height'] sample = { 'data': sample_data, 'width': width, 'height': height } self.data_dict.append(sample) def __len__(self): return len(self.data_dict) def __getitem__(self, idx): sample_info = self.data_dict[idx] if self.load_all is False: sample_data = Image.open('/'.join((self.data_root, sample_info['path']))) if sample_data.mode in ['RGBA']: sample_data = sample_data.convert('RGB') else: sample_data = sample_info['data'] if self.to_gray: sample_data = sample_data.convert('L') # crop (w_start, h_start, w_end, h_end) image = sample_data target = sample_data sample = {'image': image, 'target': target} if self.repeat_crop != 1: image_stacks = [] target_stacks = [] for i in range(self.repeat_crop): sample_patch = self.transform(sample) image_stacks.append(sample_patch['image']) target_stacks.append(sample_patch['target']) return torch.stack(image_stacks), torch.stack(target_stacks) else: sample = self.transform(sample) return sample['image'], sample['target']

这段代码是用来创建一个自定义的 PyTorch 数据集类，名为 Dn_datasets。它的构造函数接受四个参数：data_root，data_dict，transform 和 load_all。其中，data_root 是数据集的根目录，data_dict 是一个字典，包含了数据集中每个样本的路径、宽度和高度等信息，transform 是一个用于数据增强的 torchvision.transforms 实例，load_all 是一个布尔值，指示是否将整个数据集加载到内存中。

在 __init__ 函数中，如果 load_all 是 False，那么 self.data_dict 直接赋值为传入的 data_dict；否则，它会遍历 data_dict 中的每个样本，将其加载到内存中，并将其图像数据、宽度和高度信息封装为一个字典，并将其存储到 self.data_dict 中。

__len__ 函数返回数据集的样本数量，__getitem__ 函数接受一个索引 idx，返回该索引对应的样本。如果 load_all 是 False，那么它会从磁盘上读取该样本的图像数据；否则，它会从 self.data_dict 中读取该样本的图像数据。如果 to_gray 是 True，那么它会将图像转换为灰度图。最后，如果 repeat_crop 大于 1，那么它会对该样本进行多次裁剪，并返回多个图像和目标对作为一个元组；否则，它会对该样本进行单次裁剪，并返回一个图像和目标对作为一个元组。

相关问题

class my_dataset(Dataset): def __init__(self, dir): super(my_dataset, self).__init__() transform = transforms.Compose( transforms.ToTensor(), # 转为tensor类型 ) self.url = dir self.data = datasets.ImageFolder(self.url, transform=transform) def __len__(self): return self.data.__len__() def __getitem__(self, index): return self.data[index][0], self.data[index][1]

这是一个自定义的 PyTorch 数据集类 my_dataset，它继承了 Dataset 类，并实现了这个类的三个方法：__init__、__len__ 和__getitem__。

__init__ 方法中，首先调用了父类 Dataset 的构造函数，然后定义了一个 transform 变量，使用了 transforms.Compose() 方法，将 transforms.ToTensor() 添加到数据预处理流程中。接着，使用 datasets.ImageFolder() 方法加载数据集，指定数据集路径为 dir，数据预处理方法为 transform。

__len__ 方法中，返回数据集的长度，即样本数量。

__getitem__ 方法中，根据索引 index，获取数据集中的一个样本，返回样本的输入数据和标签，分别为 self.data[index][0]和self.data[index][1]。

这个自定义数据集类的作用是封装了 PyTorch 自带的 ImageFolder 数据集类，并实现了数据预处理，方便在模型训练时调用。

""" This code is based on the Torchvision repository, which was licensed under the BSD 3-Clause. """ import os import pickle import sys import numpy as np import torch from PIL import Image from torch.utils.data import Dataset from utils.mypath import MyPath from torchvision.datasets.utils import check_integrity, download_and_extract_archive class simclr_c10(Dataset): base_folder = 'D:/wjd/simclr_c10' filename = "simclr_c10" def __init__(self, root=MyPath.db_root_dir('wjd/simclr_c10/'), train=True, transform=None, download=False): super('wjd/simclr_c10/', self).__init__() self.data = None self.root = root self.transform = transform self.train = train # training set or test set self.classes = ['Al', 'Ag', 'Au', 'Cu', 'W', 'V', 'Ta', 'Mo'] def __getitem__(self, index): """ Args: index (int): Index Returns: dict: {'image': image, 'target': index of target class, 'meta': dict} """ img, target = self.data[index], self.targets[index] img_size = (img.shape[0], img.shape[1]) img = Image.fromarray(img) class_name = self.classes[target] if self.transform is not None: img = self.transform(img) out = {'image': img, 'target': target, 'meta': {'im_size': img_size, 'index': index, 'class_name': class_name}} return out def get_image(self, index): img = self.data[index] return img def __len__(self): return len(self.data) def extra_repr(self): return "Split: {}".format("Train" if self.train is True else "Test") return outside function，这段代码正确吗

这段代码有一些问题：
1. `super('wjd/simclr_c10/', self).__init__()` 这句话不正确，应该是 `super(simclr_c10, self).__init__()`
2. `self.targets` 在代码中没有定义，需要在 `__init__` 函数中将其定义并初始化
3. `return outside function` 这句话不应该出现在类定义中，需要将其删除
4. 另外，`check_integrity` 和 `download_and_extract_archive` 函数在代码中没有使用，可以删除

修正后的代码如下所示：

import os
import pickle
import sys
import numpy as np
import torch
from PIL import Image
from torch.utils.data import Dataset
from utils.mypath import MyPath

class simclr_c10(Dataset):
    base_folder = 'D:/wjd/simclr_c10'
    filename = "simclr_c10"

    def __init__(self, root=MyPath.db_root_dir('wjd/simclr_c10/'), train=True, transform=None, download=False):
        super(simclr_c10, self).__init__()
        self.data = None
        self.targets = []
        self.root = root
        self.transform = transform
        self.train = train  # training set or test set
        self.classes = ['Al', 'Ag', 'Au', 'Cu', 'W', 'V', 'Ta', 'Mo']
        self._load_data()

    def _load_data(self):
        if self.train:
            data_file = os.path.join(self.root, self.base_folder, 'train.pkl')
        else:
            data_file = os.path.join(self.root, self.base_folder, 'test.pkl')
        with open(data_file, 'rb') as f:
            data = pickle.load(f)
        self.data = data['data']
        self.targets = data['targets']

    def __getitem__(self, index):
        """
        Args:
            index (int): Index

        Returns:
            dict: {'image': image, 'target': index of target class, 'meta': dict}
        """
        img, target = self.data[index], self.targets[index]
        img_size = (img.shape[0], img.shape[1])
        img = Image.fromarray(img)
        class_name = self.classes[target]

        if self.transform is not None:
            img = self.transform(img)

        out = {'image': img, 'target': target, 'meta': {'im_size': img_size, 'index': index, 'class_name': class_name}}
        return out

    def get_image(self, index):
        img = self.data[index]
        return img

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def extra_repr(self):
        return "Split: {}".format("Train" if self.train is True else "Test")