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 12:04:38 浏览: 132
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。
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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。
以下代码class ShowDataset(Dataset): def __init__(self,name): super().__init__() self.root_dir = settings.real_dir # real_dir = './datasets/real' self.mat_files_rain= natsorted(os.listdir(self.root_dir)) # 对真实雨天图像进行排序 self.file_num = len(self.mat_files_rain) # 返回样本数 def __len__(self): return self.file_num def __getitem__(self, index): file_name = self.mat_files_rain[index] img_file_dir = os.path.join(self.root_dir, file_name) img_file = cv2.imread(img_file_dir).astype(np.float32) / 255 O = np.transpose(img_file, (2, 0, 1)) sample = {'O': O, 'file_name': file_name} return sample在使用dataloaders = {} sample = ShowDataset() dataloaders['train'] = \ DataLoader(sample, batch_size=8, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True)调用时报错TypeError: module() takes at most 2 arguments (3 given)的原因
根据你提供的代码,我看到一个问题:你创建`ShowDataset`对象时传递了一个参数`name`,但是`ShowDataset`的构造函数没有定义这个参数。因此,当你尝试调用`ShowDataset()`时,会出现`TypeError: module() takes at most 2 arguments (3 given)`的错误,因为Python认为你传递了不必要的参数。
解决这个问题的方法是删除`ShowDataset`构造函数的`name`参数,因为它在你的代码中没有用到。修改后的`ShowDataset`构造函数应该是这样的:
```
class ShowDataset(Dataset):
def __init__(self):
super().__init__()
self.root_dir = settings.real_dir
self.mat_files_rain= natsorted(os.listdir(self.root_dir))
self.file_num = len(self.mat_files_rain)
def __len__(self):
return self.file_num
def __getitem__(self, index):
file_name = self.mat_files_rain[index]
img_file_dir = os.path.join(self.root_dir, file_name)
img_file = cv2.imread(img_file_dir).astype(np.float32) / 255
O = np.transpose(img_file, (2, 0, 1))
sample = {'O': O, 'file_name': file_name}
return sample
```
然后,你可以使用以下代码来创建`DataLoader`对象:
```
sample = ShowDataset()
dataloaders['train'] = DataLoader(sample, batch_size=8, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True)
```
这应该可以解决你遇到的问题。