class Dataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, root): self.root = root if not os.path.exists(self.root): raise Exception("[!] {} not exists.".format(root)) #sort file names self.input_paths = sorted(glob(os.path.join(self.root, '{}/*_train.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/"+Noise+"/train_data")))) self.label_paths = sorted(glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/"+Noise+"/train_lab")))) self.name = os.path.basename(root) #print(self.input_paths) #print(self.label_paths) if len(self.input_paths) == 0 or len(self.label_paths) == 0: raise Exception("No signal/labels are found in {}".format(self.root))这段代码的详细意思

时间: 2024-04-03 17:35:07 浏览: 65
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python torch.utils.data.DataLoader使用方法

star5星 · 资源好评率100%
这段代码定义了一个名为 Dataset 的类，继承了 PyTorch 中的 Dataset 类，并定义了类的构造函数 `__init__`。该构造函数接受一个参数 `root`，表示数据集的根目录。 在构造函数中，首先判断根目录是否存在，如果不存在则抛出异常。然后通过 `glob` 函数和 `os.path.join` 函数获取输入数据和标签数据的文件路径，并按照文件名排序，将排序后的路径存储在 `self.input_paths` 和 `self.label_paths` 中。其中，输入数据文件名以 `_train.npy` 结尾，标签数据文件名以 `_lab.npy` 结尾。 接着，获取数据集的名称，使用 `os.path.basename` 函数获取根目录的最后一级目录名，并将其赋值给类的属性 `name`。 最后，判断输入数据集和标签数据集是否为空，如果为空则抛出异常。
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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

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...

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其中，__init__ 方法用于初始化数据集，img 参数为输入的数据，transform 参数为对数据进行的变换操作；__getitem__ 方法则用于根据索引 index 获取对应的数据，并将其转换为 PyTorch 的 Tensor 对象；__len__ 方法...

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

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。...

import torch from torch.utils.data import Dataset from tools import ReadIntArray, OneHotData class SSQDataset(Dataset): def __init__(self, file_path, my_detection, sample_nums): self.file_path = file_path self.my_detection = my_detection self.sample_nums = sample_nums self.my_list = ReadIntArray(self.file_path) def __getitem__(self, my_index): data_list = [] target_list = [] start_index = my_index for sample_num in range(self.sample_nums): data_list.append(self.my_list[start_index + sample_num]) if self.my_detection in self.my_list[start_index + self.sample_nums]: target_list = [1, 0] else: target_list = [0, 1] data_list = OneHotData(data_list) data_list = torch.tensor(data_list, dtype=torch.float32) target_list = torch.tensor(target_list, dtype=torch.float32) return data_list, target_list def __len__(self): return len(self.my_list) - self.sample_nums

from torch.utils.data import DataLoader from model import MyModel dataset = SSQDataset(file_path='data/ssq.txt', my_detection='red', sample_nums=5) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, ...

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__init__方法初始化了数据集的sequences和labels列表。通过循环生成1000个序列样本，并根据序列元素的和来确定标签。如果序列元素的和大于0，则标签的第一个维度为1，否则第二个维度为1。然后将序列和标签添加...

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class myDataset(Dataset): def __init__(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file): self.csv_data = pd.read_csv(csv_file) with open(txt_file, 'r') as f: data_list = f.readlines() self.txt_data = data_list self.root_dir = root_dir def __ien__(self): return len(self.csv_data) def __getitem__(self, idx): data = (self.csv_data[idx], self.txt_data[idx]) return data

from torch.utils.data import Dataset class myDataset(Dataset): def __init__(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file): self.csv_data = pd.read_csv(csv_file) with open(txt_file, 'r') as f: ...

train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='../../data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True) test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='../../data', train=False, transform=transforms.ToTensor()) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

其中 train_dataset 和 test_dataset 分别代表训练集和测试集，root 参数指定了数据集的根目录，transform 参数指定了数据集的预处理方式，ToTensor() 方法将数据集中的图片转换为 Tensor 格式。train_loader 和 ...

yolov1的软件代码解读 class VOCDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, csv_file, img_dir, label_dir, S=7, B=2, C=20, transform=None): self.annotations = pd.read_csv(csv_file) self.img_dir = img_dir self.label_dir = label_

dir self.S = S # S: 每个cell预测的边界框数量 self.B = B # B: 每个边界框预测的坐标数 self.C = C # C: 物体类别数 self.transform = transform def __len__(self): return len(self.annotations) def __getitem_...

def get_train_loader(engine, dataset, s3client=None): data_setting = {'img_root': config.img_root_folder, 'gt_root': config.gt_root_folder, 'hha_root':config.hha_root_folder, 'mapping_root': config.mapping_root_folder, 'train_source': config.train_source, 'eval_source': config.eval_source} train_preprocess = TrainPre(config.image_mean, config.image_std) train_dataset = dataset(data_setting, "train", train_preprocess, config.batch_size * config.niters_per_epoch, s3client=s3client) train_sampler = None is_shuffle = True batch_size = config.batch_size if engine.distributed: train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler( train_dataset) batch_size = config.batch_size // engine.world_size is_shuffle = False train_loader = data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, num_workers=config.num_workers, drop_last=True, shuffle=is_shuffle, pin_memory=True, sampler=train_sampler) return train_loader, train_sampler这段代码是什么意思

函数接收三个参数：engine表示训练引擎，dataset表示加载数据的数据集，s3client是一个用于访问AWS S3的客户端对象。 函数内部会根据不同的参数设置对数据进行预处理和组织，并构建一个数据加载器和采样器。其中...

class Dataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, root): self.root = root if not os.path.exists(self.root): raise Exception("[!] {} not exists.".format(root)) # sort file names 文件名排序 self.input_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_train.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_data")))) self.label_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_lab")))) self.name = os.path.basename(root) # print(self.input_paths) # print(self.label_paths) if len(self.input_paths) == 0 or len(self.label_paths) == 0: raise Exception("No signal/labels are found in {}".format(self.root)) def __getitem__(self, index): Signal = np.load(self.input_paths[index]) Signal = Normalization(Signal) Label = np.load(self.label_paths[index]) return Signal, Label def __len__(self): return len(self.input_paths)代码的意思

这段代码定义了一个名为 Dataset 的类，该类继承了 PyTorch 的 Dataset 类。在类的构造函数中，输入参数 root 指定了数据集的根目录，并检查该目录是否存在。然后，使用 glob 函数找到所有符合特定规律的文件，将其...

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, Dataset class ConvNet(nn.Module): def __init__(self): super(ConvNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.relu = nn.ReLU() self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.fc1 = nn.Linear(32 * 14 * 14, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 10) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.relu(x) x = self.pool(x) x = x.view(-1, 32 * 14 * 14) x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) return x class MyDataset(Dataset): def __init__(self, data, target): self.data = data self.target = target def __getitem__(self, index): x = self.data[index] y = self.target[index] return x, y def __len__(self): return len(self.data) # 定义一些超参数 batch_size = 32 learning_rate = 0.001 epochs = 10 # 加载数据集 train_data = torch.randn(1000, 1, 28, 28) print(train_data) train_target = torch.randint(0, 10, (1000,)) print(train_target) train_dataset = MyDataset(train_data, train_target) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) # 构建模型 model = ConvNet() # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) # 训练模型 for epoch in range(epochs): for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = criterion(output, target) loss.backward() optimizer.step() if batch_idx % 10 == 0: print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format( epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset), 100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item())) # 保存模型 # torch.save(model.state_dict(), 'convnet.pth')

这段代码是一个简单的卷积神经网络(ConvNet)在MNIST数据集上进行训练的代码。代码中定义了一个ConvNet类，它包含一个卷积层、ReLU激活函数、池化层和两个全连接层。同时，代码还定义了一个MyDataset类来加载数据集，...

from torch.utils.data import Dataset from torch.utils.data.dataset import T_co import os import cv2 as cv def read_label(path): file = open(path, "r", encoding='utf-8') label = file.readline() file.close() return label class MyDataset(Dataset): def _init__(self, train_path): self.train_path = train_path self.image_path = os.path.join(train_path, 'image') self.label_path = os.path.join(train_path, "label") self.image_path_list = os.listdir(self.image_path) def __getitem__(self, index) -> T_co: image_name = self.image_path_list[index] image_path = os.path.join(self.image_path, image_name) img = cv.imread(image_path) label_name = 'txt'.join(image_name.rsplit(image_name.split('. ')[-1], 1)) label_path = os.path.join(self.label_path, label_name) label = read_label(label_path) return img,label def __len__(self): return Len(self.image_path_list) my_dataset = MyDataset("dataset/train") data_index = 100 img, label = my_dataset[data_index] cv.imshow(label+ str(data_index)+str(Len(my_dataset)) + ')', img) cv.waitKey(0)详解这段代码

- _init__ 方法初始化了数据集的路径和图像文件名列表； - __getitem__ 方法按照给定的索引 index，读取对应的图像和标签，并返回它们的元组； - __len__ 方法返回数据集中图像的数量。 具体来说，这个数据集...

解释这段代码class DataGenerator(data.Dataset): def __init__(self, annotation_lines, input_shape, random=True, autoaugment_flag=True): self.annotation_lines = annotation_lines self.input_shape = input_shape self.random = random self.autoaugment_flag = autoaugment_flag if self.autoaugment_flag: self.resize_crop = RandomResizedCrop(input_shape) self.policy = ImageNetPolicy() self.resize = Resize(input_shape[0] if input_shape[0] == input_shape[1] else input_shape) self.center_crop = CenterCrop(input_shape)

这段代码定义了一个类DataGenerator，该类是torch.utils.data.Dataset的子类，用于生成数据集。该类的初始化函数与前面提到的初始化函数相同，用于初始化类的属性。该类重写了父类Dataset的__len__和__...

修改一下这段代码在pycharm中的实现，import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim #from torchvision import datasets,transforms import torch.utils.data as data #from torch .nn:utils import weight_norm import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.metrics import cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(open(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv"),header=None) data_ = np.array(data_).astype('float64') train_data =data_[:,:520] train_Data =np.array(train_data).astype('float64') train_labels=data_[:,520] train_labels=np.array(train_data).astype('float64') train_data,train_data,train_labels,train_labels=train_test_split(train_data,train_labels,test_size=0.33333) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) start_epoch=1 num_epoch=1 BATCH_SIZE=70 Ir=0.001 classes=('0','1','2','3','4','5') device=torch.device("cuda"if torch.cuda.is_available()else"cpu") torch.backends.cudnn.benchmark=True best_acc=0.0 train_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) test_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) train_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True) test_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=...

# 数据库加载 class Dataset(Dataset): def __init__(self, data): self.len = len(data) self.x_data = torch.from_numpy(np.array(list(map(lambda x: x[0], data)), dtype=np.float32)) self.y_data = torch.from_numpy(np.array(list(map(lambda x: x[-1], data)))).squeeze().long() def __getitem__(self, index): return self.x_data[index], self.y_data[index] def __len__(self): return self.len

这段代码是定义了一个继承自torch.utils.data.Dataset的类Dataset，用于加载数据集。 具体实现过程如下： 1. 定义类Dataset，其中包含__init__、__getitem__和__len__三个函数。 2. 在__init__函数中，通过传入的...

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在C#中，你可以通过`System.IO`命名空间下的`Directory`和`File`类来创建并存储图片到包含当前日期的文件夹里。以下是一个简单的示例： ```csharp using System; using System.IO; public void SaveImageToTodayFolder(string imagePath, string imageName) { // 获取当前日期 DateTime currentDate = DateTime.Now; string folderPath = Path.Combine(Environment.C
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Deno Express：模仿Node.js Express的Deno Web服务器解决方案

资源摘要信息:"deno-express:该项目的灵感来自https" 知识点： 1. Deno 介绍：Deno 是一个简单、现代且安全的JavaScript和TypeScript运行时，由Node.js的原作者Ryan Dahl开发。它内置了诸如TypeScript支持、依赖模块的自动加载等功能。Deno的出现是为了解决Node.js存在的一些问题，比如全局状态污染和包管理等。 2. Express.js 概念：Express.js 是一个基于Node.js平台的极简、灵活的web应用开发框架。它提供了一系列强大的功能，用于开发单页、多页和混合web应用。Express.js的亮点在于其路由系统，对中间件的使用，以及对视图引擎的支持。 3. deno-express 项目：该项目以Node.js的Express框架为灵感，为Deno提供了一套类似于Express的Web服务器搭建方式。使用deno-express可以让开发者用熟悉的Express API在Deno环境中快速构建Web应用。 4. TypeScript 使用：TypeScript 是 JavaScript 的一个超集，添加了类型系统和对ES6+的新特性的支持。它最终会被编译成纯JavaScript代码，以便在浏览器和Node.js等JavaScript环境中运行。在deno-express项目中，通过TypeScript编写代码，不仅可以享受到静态类型检查的好处，还可以利用TypeScript的强类型系统来构建更稳定、易于维护的代码。 5. 代码示例解析：在描述中提供了一个简短的代码示例，示范了如何使用deno-express构建一个简单的web server。 - `import * as expressive from "https://raw.githubusercontent.com/NMathar/deno-express/master/mod.ts";` 这行代码通过网络导入了deno-express库的核心模块。 - `const port = 3000;` 定义了一个端口号，即web服务器将监听的端口。 - `const app = new expressive.App();` 创建了一个Express-like的App实例。 - `app.use(expressive.simpleLog());` 使用了一个简单的日志中间件，这可能会记录请求和响应的信息。 - `app.use(expressive.static_("./public"));` 使用了静态文件服务中间件，指定 "./public" 作为静态文件目录，使得该目录下的文件可以被Web服务访问。 - `app.use(expressive.bodyParser.json());` 使用了body-parser中间件，它能解析请求体中的JSON格式数据，使得在后续的请求处理中可以方便地获取这些数据。 6. Deno 与 Node.js 的对比：Deno与Node.js在设计哲学和实现上有明显差异。Deno不使用npm作为包管理器，而是通过URL导入模块。它也具备内置的TLS和网络测试工具，以及自动的依赖项管理，这都是Node.js需要外部模块来实现的功能。 7. 代码示例中的未显示部分：描述中仅展示了server.ts文件的部分内容，根据标准的Express应用结构，可能还会包括定义路由、设置视图引擎、错误处理中间件等。 8. 模块和库的使用：在deno-express项目中，开发者会接触到如何在Deno环境下使用外部模块。在JavaScript和TypeScript社区中，通过URL直接导入模块是一个新颖的方法，它使得依赖关系变得清晰，并且有助于构建安全、无包管理器污染的应用。 9. 对于TypeScript的依赖：由于deno-express项目的代码示例是用TypeScript编写的，所以它展示了TypeScript在Deno项目中如何使用。Deno对TypeScript的支持是原生的，无需额外编译器，直接运行即可。 10. Web服务器搭建实践：通过这个项目，开发者可以学习如何在Deno中搭建和管理Web服务器，包括如何处理路由、如何对请求和响应进行中间件处理等Web开发基础知识点。 通过对以上知识点的了解，可以对deno-express项目有一个全面的认识。该项目不仅为Deno提供了类似Express.js的Web开发体验，还展示了如何利用TypeScript来构建现代化、高性能的Web应用。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩