官方transunet读数据
时间: 2023-06-24 19:03:47 浏览: 69
官方的 TransUNet 模型读取数据的方式可以参考其 GitHub 仓库中提供的示例代码。在示例代码中,使用了 PyTorch 内置的 `torch.utils.data.Dataset` 和 `torch.utils.data.DataLoader` 类来读取数据。
具体来说,需要先创建一个继承 `torch.utils.data.Dataset` 类的自定义数据集类,该类需要实现 `__len__` 和 `__getitem__` 方法。其中,`__len__` 方法返回数据集的长度,`__getitem__` 方法返回索引为 `index` 的样本数据和标签,例如:
``` python
import torch
from torch.utils.data import Dataset
class CustomDataset(Dataset):
def __init__(self, data, labels):
self.data = data
self.labels = labels
def __len__(self):
return len(self.data)
def __getitem__(self, index):
x = self.data[index]
y = self.labels[index]
return x, y
```
然后,可以使用 `torch.utils.data.DataLoader` 类来创建一个数据加载器,用于批量读取数据。在创建数据加载器时,需要指定数据集、批量大小、是否随机打乱数据、以及使用多少个 worker 来读取数据。例如:
``` python
data = [...] # 数据集
labels = [...] # 标签
dataset = CustomDataset(data, labels)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4)
```
最后,可以在训练循环中使用 `dataloader` 来批量读取数据,例如:
``` python
for inputs, targets in dataloader:
# 在这里进行模型训练
...
```