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']
时间: 2024-02-15 12:29:01 浏览: 31
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
AttributeError: '_Datasets' object has no attribute 'load_data'
根据提供的引用内容,你遇到的错误是AttributeError: '_Datasets' object has no attribute 'load_data'。这个错误通常发生在你尝试访问一个对象没有的属性时。可能有以下几个原因导致这个错误:
1. 对象没有定义该属性:检查一下你的代码,确保你正在访问正确的属性名称,并且确保该属性在对象中被正确定义。
2. 导入模块错误:如果你在使用某个模块的属性时遇到这个错误,可能是因为你没有正确导入该模块。请确保你已经正确导入了包含所需属性的模块。
3. 对象类型错误:如果你正在使用一个对象的属性,但该对象的类型不支持该属性,也会导致这个错误。请确保你正在操作正确类型的对象。
以下是一个示例代码,演示了如何解决AttributeError错误:
```python
class Datasets:
def __init__(self):
self.data = [1, 2, 3]
datasets = Datasets()
print(datasets.data) # 正确访问属性
# 错误访问不存在的属性
print(datasets.load_data) # AttributeError: '_Datasets' object has no attribute 'load_data'
```
在上面的示例中,我们定义了一个名为Datasets的类,并在该类中定义了一个data属性。当我们尝试访问data属性时,不会出现错误。但是,当我们尝试访问不存在的load_data属性时,就会出现AttributeError错误。
from datasets import load_dataset, load_json_data
这两个方法都不是 Python 内置方法,是需要安装相应的第三方库才能使用的。
`load_dataset` 方法来自 Hugging Face 公司的 `datasets` 库,用于加载各种常见的自然语言处理数据集,例如语言模型训练数据、文本分类数据等等。你可以使用 `pip` 命令安装该库:
```
pip install datasets
```
`load_json_data` 方法不太清楚是哪个库提供的。可能是你自己写的一个工具方法,也可能是某个外部库提供的。需要更多上下文才能确定。
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