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

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。

相关问题

torch.utils.data.Dataset类的__getitem__函数

`torch.utils.data.Dataset` 类的 `__getitem__` 函数是其核心组件之一，它定义了从数据集中获取单个样本的方式。这个函数的主要作用是：

1. 根据传入的索引（通常是整数），查找并返回对应的数据项。这对于支持随机访问的数据集至关重要，如文件夹中的图片、CSV 文件中的表格行等[^1]。

2. 对于复杂的任务，如图像分类，可以在这个函数内部执行更复杂的操作。例如，如果数据集是图像和标签对，`__getitem__` 可以读取指定索引的图像文件，加载图像到 PyTorch 的张量中，并同时返回相应的标签。示例代码可能如下所示：

class ImageDataset(Dataset):
    def __init__(self, image_folder, labels_file):
        self.images = os.listdir(image_folder)
        self.labels = load_labels(labels_file)

    def __getitem__(self, index):
        img_path = os.path.join(self.image_folder, self.images[index])
        img = Image.open(img_path).convert('RGB')  # 加载图像并转换为RGB
        label = self.labels[index]  # 获取对应标签
        return torch.tensor(img), label  # 返回PyTorch张量表示的图像和标签

    def __len__(self):
        return len(self.images)

在这里，`__getitem__` 负责读取图片文件，将其转换成适合神经网络输入的张量形式，同时提取对应的标签。

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。