解释代码: def __init__(self, dataset, shuffle=True, batch_size=16, drop_last=False, vad_threshold=40, mvn_dict=None): self.dataset = dataset self.vad_threshold = vad_threshold self.mvn_dict = mvn_dict self.batch_size = batch_size self.drop_last = drop_last self.shuffle = shuffle if mvn_dict: logger.info("Using cmvn dictionary from {}".format(mvn_dict)) with open(mvn_dict, "rb") as f: self.mvn_dict = pickle.load(f)

时间: 2023-05-30 17:04:38 浏览: 253
这是一个 Python 类的构造函数。参数包括: - dataset:要处理的数据集。 - shuffle:是否对数据集进行随机打乱。 - batch_size:批量处理数据的大小。 - drop_last:是否舍弃最后一批不足 batch_size 大小的数据。 - vad_threshold:语音活动检测(Voice Activity Detection,VAD)的阈值,用于判断语音是否存在。 - mvn_dict:均值归一化(Mean Variance Normalization,MVN)的字典文件路径,用于对数据进行归一化处理。 在构造函数中,首先将传入的参数赋值给对应的属性。如果 mvn_dict 不为空,则从文件中读取字典,并将其赋值给 self.mvn_dict 属性。最后,如果 mvn_dict 不为空,则打印一条日志。
相关问题

class DistributedSampler(_DistributedSampler): def __init__(self, dataset, num_replicas=None, rank=None, shuffle=True): super().__init__(dataset, num_replicas=num_replicas, rank=rank) self.shuffle = shuffle def __iter__(self): if self.shuffle: g = torch.Generator() g.manual_seed(self.epoch) indices = torch.randperm(len(self.dataset), generator=g).tolist() else: indices = torch.arange(len(self.dataset)).tolist() indices += indices[:(self.total_size - len(indices))] assert len(indices) == self.total_size indices = indices[self.rank:self.total_size:self.num_replicas] assert len(indices) == self.num_samples return iter(indices) def build_dataloader(dataset_cfg, class_names, batch_size, dist, root_path=None, workers=4, seed=None, logger=None, training=True, merge_all_iters_to_one_epoch=False, total_epochs=0): dataset = __all__[dataset_cfg.DATASET]( dataset_cfg=dataset_cfg, class_names=class_names, root_path=root_path, training=training, logger=logger, ) if merge_all_iters_to_one_epoch: assert hasattr(dataset, 'merge_all_iters_to_one_epoch') dataset.merge_all_iters_to_one_epoch(merge=True, epochs=total_epochs) if dist: if training: sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset) else: rank, world_size = common_utils.get_dist_info() sampler = DistributedSampler(dataset, world_size, rank, shuffle=False) else: sampler = None dataloader = DataLoader( dataset, batch_size=batch_size, pin_memory=True, num_workers=workers, shuffle=(sampler is None) and training, collate_fn=dataset.collate_batch, drop_last=False, sampler=sampler, timeout=0, worker_init_fn=partial(common_utils.worker_init_fn, seed=seed) ) return dataset, dataloader, sampler

这段代码是一个用于构建数据加载器的函数。它接受一些参数,包括数据集的配置、类别名称、批次大小、分布式训练标志、数据集的根路径等。 首先,根据数据集的配置和其他参数,创建一个数据集对象。 如果设置了 `merge_all_iters_to_one_epoch` 标志为 `True`,则调用数据集对象的 `merge_all_iters_to_one_epoch` 方法,将所有迭代器合并到一个周期中。 接下来,如果分布式训练标志为 `True`,则根据训练模式创建相应的采样器。对于训练模式,使用 `torch.utils.data.distributed.DistributedSampler` 创建采样器;对于非训练模式,根据当前进程的排名和世界大小创建 `DistributedSampler` 采样器,并设置 `shuffle` 参数为 `False`。 如果不是分布式训练,则采样器为 `None`。 最后,使用 `torch.utils.data.DataLoader` 创建数据加载器,传入数据集对象、批次大小、是否在训练模式下洗牌、数据集对象的 `collate_batch` 方法用于批量整理数据、是否丢弃最后一个批次、采样器以及其他参数。 函数返回数据集对象、数据加载器和采样器。

class RandomDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, data, length): self.data = data self.len = length def __getitem__(self, index): # print("self.data:", self.data.shape) return torch.Tensor(self.data[index, :, :, :]).float() def __len__(self): return self.len trn_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=RandomDataset(Training_lable, 89600), batch_size=args.batch_size, shuffle=True, **kwopt, drop_last=False) return trn_loader

这段代码定义了一个名为 "RandomDataset" 的数据集类,并定义了该类的构造函数、__getitem__ 和 __len__ 方法。构造函数 __init__ 接收两个参数:data 和 length。其中,data 是输入数据,length 是数据集的长度。__getitem__ 方法用于获取指定索引的数据。在该方法中,代码首先从输入数据中获取指定索引的数据,然后将其转换成 torch.Tensor,并将其返回。__len__ 方法返回该数据集的长度。 接下来,代码创建了一个名为 "trn_loader" 的数据加载器,该加载器使用 RandomDataset 类创建数据集,并使用 batch_size、shuffle 和 **kwopt 等参数进行配置。最后,代码返回了该数据加载器。该代码的目的是将训练数据和标签转换成 torch.Tensor,并创建一个 PyTorch 数据加载器,以便进行机器学习模型的训练。
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这段代码中加一个test loss功能 class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size, device): super().__init__() self.device = device self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向LSTM self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(65536, self.output_size) def forward(self, input_seq): h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) pred = self.linear(output.contiguous().view(self.batch_size, -1)) return pred if __name__ == '__main__': # 加载已保存的模型参数 saved_model_path = '/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth' device = 'cuda:0' lstm_model = LSTM(input_size=1, hidden_size=64, num_layers=1, output_size=3, batch_size=256, device='cuda:0').to(device) state_dict = torch.load(saved_model_path) lstm_model.load_state_dict(state_dict) dataset = ECGDataset(X_train_df.to_numpy()) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=256, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(lstm_model.parameters(), lr=1e-4) for epoch in range(200000): print(f'epoch:{epoch}') lstm_model.train() epoch_bar = tqdm(dataloader) for x, y in epoch_bar: optimizer.zero_grad() x_out = lstm_model(x.to(device).type(torch.cuda.FloatTensor)) loss = loss_fn(x_out, y.long().to(device)) loss.backward() epoch_bar.set_description(f'loss:{loss.item():.4f}') optimizer.step() if epoch % 100 == 0 or epoch == epoch - 1: torch.save(lstm_model.state_dict(), "/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth") print("权重成功保存一次")

LDAM损失函数pytorch代码如下:class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下:# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) # 读取数据集 dataset_train = datasets.ImageFolder('/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/train', transform=transform) dataset_test = datasets.ImageFolder("/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/valid", transform=transform_test)# 导入数据 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_train, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True,drop_last=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_test, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

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