images = h.create_dataset('images', (len(impaths), 3, 256, 256), dtype='uint8')

根据给出的代码片段，这是在使用Python中的h5py库创建一个名为'images'的h5py数据集对象。该数据集用于存储图像数据。

`h` 是 h5py.File() 创建的HDF5文件对象。在这个文件中，使用 `create_dataset()` 方法创建一个名为'images'的数据集。

参数解释如下：
- 'images': 数据集的名称为'images'。
- `(len(impaths), 3, 256, 256)`: 数据集的形状是一个四维数组，第一个维度的长度为图像路径数量 `len(impaths)`，第二个维度为3表示图像具有RGB通道，第三个和第四个维度为256表示图像的高度和宽度都是256像素。
- `dtype='uint8'`: 数据集中的元素类型是无符号8位整数，即每个像素的值在0-255范围内。

通过这段代码，你可以创建一个适用于存储图像数据的HDF5数据集对象，并指定了图像的形状和数据类型。你可以使用这个数据集对象来存储或读取图像数据。

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train_dataloader = data.DataLoader( train_dataset, batch_size=args.batch_size, num_workers=args.num_workers, shuffle=True, drop_last=True ) valid_dataloader = data.DataLoader( valid_dataset, batch_size=args.n_samples, num_workers=args.num_workers, shuffle=False, drop_last=False ) print('Training images:', len(train_dataset), '/', 'Validating images:', len(valid_dataset))

这段代码创建了训练集和验证集的数据加载器，并打印了训练集和验证集的图像数量。

首先，使用 `data.DataLoader()` 函数创建了一个名为 `train_dataloader` 的训练集数据加载器。该加载器接受以下参数：

- `train_dataset`：训练集的实例，即之前创建的 `train_dataset`。
- `batch_size`：每个批次中的样本数量，由命令行参数 `args.batch_size` 指定。
- `num_workers`：用于数据加载的线程数，由命令行参数 `args.num_workers` 指定。
- `shuffle`：是否对数据进行随机洗牌，这里设置为 `True`，表示训练集在每个 epoch 之前会被打乱顺序。
- `drop_last`：如果数据集大小不能被批次大小整除，是否丢弃最后一个不完整的批次，这里设置为 `True`，表示如果最后一个批次不满足批次大小，则会被丢弃。

类似地，使用 `data.DataLoader()` 函数创建了一个名为 `valid_dataloader` 的验证集数据加载器。参数设置与训练集数据加载器类似，但是批次大小由命令行参数 `args.n_samples` 指定。

最后，代码打印了训练集和验证集的图像数量，分别使用 `len(train_dataset)` 和 `len(valid_dataset)` 获取。这样可以在控制台上看到训练集和验证集中的图像数量。

总结起来，这段代码创建了训练集和验证集的数据加载器，并打印了它们的图像数量。数据加载器将在训练和验证模型时用于按批次加载数据。

# build dataset train_dataset = NERDataset(word_train, label_train, config) dev_dataset = NERDataset(word_dev, label_dev, config) # get dataset size train_size = len(train_dataset) # build data_loader train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=config.batch_size, shuffle=True, collate_fn=train_dataset.collate_fn) dev_loader = DataLoader(dev_dataset, batch_size=config.batch_size, shuffle=True, collate_fn=dev_dataset.collate_fn) # Prepare model device = config.device model = BertNER.from_pretrained(config.bert_model, num_labels=len(config.label2id)) model.to(device)

上述代码是基于PyTorch框架构建命名实体识别模型的代码。它通过调用NERDataset类来构建训练集和验证集，并使用DataLoader类来创建数据批次，方便模型的训练和验证。同时，代码中使用了预训练的BERT模型，并根据标签数来初始化了一个BertNER模型，用于命名实体识别任务的训练。最后，将模型移动到指定的设备上（如GPU），并准备进行训练。