dataset_dict

时间: 2024-07-31 19:01:48 浏览: 102
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`dataset_dict`通常是指在数据科学和机器学习中用于存储和管理数据集的一种结构或字典（Dictionary）。它是一个Python字典，其中键（Key）通常是数据集的名称或标识符，值（Value）则是对应的数据集实例，如Pandas DataFrame、NumPy数组或者其他支持数据处理的数据结构。这样的设计使得可以方便地组织和访问不同类型的数据源，比如CSV文件、JSON、数据库等。在很多深度学习框架如TensorFlow或PyTorch的实践中，`dataset_dict`也常用于构建数据加载管道（Data Pipeline），以便高效地迭代训练数据。
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另一方面，如果你有一个DataFrame并希望将其转换为嵌套的JSON，可以使用to_dict()方法先将其转换为字典，然后再编码为JSON。这将允许你在JSON中保留DataFrame的层次结构。 总之，理解和熟练掌握JSON与Dataset（如...
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xarray-loader-browser:将从Python中的xarray.to_dict（）导出的数据集加载到浏览器

import { Dataset } from 'xarray-loader' import raw_ds from './dataset.json' let ds = new Dataset ( raw_ds ) Array . from ( ds . all ) // load all data Array . from ( ds . sel ( v => v . Value === '...

dataset_new_2 = dataset_new.groupby(by='Datetime')['AEP_MW'].sum()*0.00001 print(dataset_new_2) dict_dataset = {'Datetime':dataset_new_2.index,'AEP_MW':dataset_new_2.values} dataset_new_3 = pd.DataFrame(dict_dataset)

这段代码是用来对DataFrame对象进行分组和聚合操作，以便对数据进行进一步的分析和可视化。其中，groupby方法用来按照'Datetime'列中的日期进行分组，然后对每一组数据中的'AEP_MW'列进行求和操作。...

reg.fit(dataset_train_scaled, dataset_val_scaled)其中dataset_train_scaled, dataset_val_scaled为列表类型，paddle模型使用StackingEnsembleForecaster进行多路时序数据联合训练时报错AttributeError: 'list' object has no attribute 'target'，怎么将上述列表修改为为符合StackingEnsembleForecaster模型的dict类型的列表

dataset_val_scaled 是一个由多个时间序列数据组成的列表，每个时间序列数据都有两列数据，一列是时间序列值，另一列是该时间序列对应的目标值，那么可以按照以下方式将其转换为符合StackingEnsembleForecaster...

update_dict(hps, dataset_paths[args.dataset]) KeyError: 'Not specified'

而你试图通过 update_dict(hps, dataset_paths['Not specified']) 来添加路径，由于 'Not specified' 并不是一个实际存在的键，就会抛出这个 Key Error。 解决这个问题的方法是检查你的代码，确保你提供的键...

RuntimeError Traceback (most recent call last) /tmp/ipykernel_24830/2888675824.py in <module> 19 print('The type of mnist_ds:', type(mnist_ds)) 20 ---> 21 print("Number of pictures contained in the mnist_ds：",mnist_ds.get_dataset_size()) # 60000 pictures in total 22 23 dic_ds = mnist_ds.create_dict_iterator() # Convert dataset to dictionary type ~/anaconda3/envs/MindSpore/lib/python3.7/site-packages/mindspore/dataset/engine/datasets.py in get_dataset_size(self) 1625 if self.dataset_size is None: 1626 runtime_getter = self.__init_size_getter() -> 1627 self.dataset_size = runtime_getter[0].GetDatasetSize(False) 1628 runtime_getter[2].close_pool() 1629 runtime_getter[2].notify_watchdog()

根据您提供的代码和错误信息，看起来是在使用MindSpore框架时出现了一个RuntimeError。这个错误信息显示在获取mnist_ds数据集大小时出现了问题，可能是因为数据集中没有正确的大小信息。建议您仔细检查数据集的格式...

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)

- 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 ...

class Iterator(Dataset): def __init__(self, data_dict, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=1): self.data_dict = data_dict self.keys = list(data_dict.keys()) self.iter = DataLoader(dataset=self, batch_size=batch_size, shuffle=shuffle, num_workers=num_workers) def __getitem__(self, index): return {k: self.data_dict[k][index] for k in self.keys} def __len__(self): return self.data_dict["SessionId"].shape[0]代码解释

这是一个 Python 代码段，定义了一个名为 Iterator 的类，继承自 Dataset 类。该类的属性包括 data_dict、keys 和 iter，分别表示数据集字典、数据集特征名列表和数据集加载器。类还定义了三个方法，__getitem__、__...

# Config plots = not evolve and not opt.noplots # create plots cuda = device.type != 'cpu' init_seeds(opt.seed + 1 + RANK, deterministic=True) with torch_distributed_zero_first(LOCAL_RANK): data_dict = data_dict or check_dataset(data) # check if None train_path, val_path = data_dict['train'], data_dict['val'] nc = 1 if single_cls else int(data_dict['nc']) # number of classes names = {0: 'item'} if single_cls and len(data_dict['names']) != 1 else data_dict['names'] # class names is_coco = isinstance(val_path, str) and val_path.endswith('coco/val2017.txt') # COCO dataset

这段代码是YOLOv5中的一部分，用于配置训练参数。具体来说，代码首先设置是否绘制图表（plots），如果不在进化模式且未设置'noplots'，则将创建图表。然后，代码检查是否使用CUDA，如果使用，则需要将设备类型设置为...

date_history = pd.DataFrame(data_integrity.iloc[:, 0]) dataset_history = pd.DataFrame(data_integrity.iloc[:, 1]) # 数据划分完，数据格式转换 dataset_history = [each[0] for each in np.array(dataset_history.iloc[:, [0]]).tolist()] # 历史数据 data_history_conversion = [{i: dataset_history[i * 96:96 * (i + 1)]} for i in range(int(len(dataset_history) / 96))] # 历史数据转化 data_pre = [each for each in np.array(dataset_pre).tolist()] # 预测所需要的今日数据 data_pre_conversion = np.array([float(item) for item in data_pre[0:96]]) # 预测所需要的今日数据的格式转化 代码优化

data_history_conversion = [dict(enumerate(dataset_history[i * 96:96 * (i + 1)])) for i in range(len(dataset_history) // 96)] # 历史数据转化 data_pre = np.array(dataset_pre).flatten().astype(float) # ...

# Config plots = not evolve # create plots cuda = device.type != 'cpu' init_seeds(1 + RANK) with torch_distributed_zero_first(RANK): data_dict = data_dict or check_dataset(data) # check if None train_path, val_path = data_dict['train'], data_dict['val'] nc = 1 if single_cls else int(data_dict['nc']) # number of classes names = ['item'] if single_cls and len(data_dict['names']) != 1 else data_dict['names'] # class names assert len(names) == nc, f'{len(names)} names found for nc={nc} dataset in {data}' # check is_coco = data.endswith('coco.yaml') and nc == 80 # COCO dataset

这段代码中并没有默认使用任何特定的数据集进行训练，而是通过data_dict参数来传入数据集的路径。具体来说，data_dict是一个字典类型，包含了训练集和验证集的路径、类别数、类别名称等信息。在使用Yolov5训练...

data = dict( videos_per_gpu=8, workers_per_gpu=2, val_dataloader=dict( videos_per_gpu=1, workers_per_gpu=1 ), test_dataloader=dict( videos_per_gpu=1, workers_per_gpu=1 ), train=dict( type=dataset_type, ann_file=ann_file_train, data_prefix=data_root, pipeline=train_pipeline), val=dict( type=dataset_type, ann_file=ann_file_val, data_prefix=data_root_val, pipeline=val_pipeline), test=dict( type=dataset_type, ann_file=ann_file_test, data_prefix=data_root_val, pipeline=test_pipeline)) evaluation = dict( interval=5, metrics=['top_k_accuracy', 'mean_class_accuracy'])

这段代码是一个字典，定义了数据集的一些参数和评估的一些参数。其中，数据集的参数包括： - 每个GPU上的视频数量（videos_per_gpu） - 每个GPU上的工作进程数量（workers_per_gpu） - 验证集数据加载器的参数，...

def init_datasets(self): """ Init self.dataset_train, self.dataset_train_iter, self.dataset_val. """ dataset_parameters = dict(base_folder=self.local_base_folder, image_size=self.image_size, image_spacing=self.image_spacing, normalize_zero_mean_unit_variance=False, cv=self.cv, heatmap_sigma=3.0, generate_spine_heatmap=True, use_variable_image_size=True, valid_output_sizes_x=[32, 64, 96, 128], valid_output_sizes_y=[32, 64, 96, 128], valid_output_sizes_z=[32, 64, 96, 128], output_image_type=np.float16 if self.use_mixed_precision else np.float32, data_format=self.data_format, save_debug_images=self.save_debug_images)

这个方法名为init_datasets，用于初始化self.dataset_train、self.dataset_train_iter和self.dataset_val。 在方法内部，通过一个参数字典dataset_parameters来设置数据集的相关参数。这些参数包括： - ...

python：dataset_arrays = [] dataset_arrays.append({"text": "Solid", "value": 0, "range": [0, 1], "type": 0})，这样的dataset_arrays如何去掉外面的list形式，只保留字典的形式

first_dict = dataset_arrays[0] 这将返回列表中的第一个字典元素。如果你确定列表只包含一个字典元素，你也可以使用以下方式来获取该元素： dataset_dict = {"text": "Solid", "value": 0, "range": [0, ...

data = dict( samples_per_gpu=4, workers_per_gpu=4, train=dict( type=dataset_type, data_root=data_root, img_dir='JPEGImages', ann_dir='SegmentationClass', split='ImageSets/Segmentation/train.txt', pipeline=train_pipeline), val=dict( type=dataset_type, data_root=data_root, img_dir='JPEGImages', ann_dir='SegmentationClass', split='ImageSets/Segmentation/val.txt', pipeline=test_pipeline), test=dict( type=dataset_type, data_root=data_root, img_dir='JPEGImages', ann_dir='SegmentationClass', split='ImageSets/Segmentation/val.txt', pipeline=test_pipeline))解释一下这段代码

这段代码是一个数据配置字典，用于定义数据加载和预的相关参数。 首先，它定义了每个GPU上的样本数和工作线程数，分别为samples_per_gpu=4和workers_per_gpu=4。 接下来，它定义了三个数据集：训练集、验证集...

解释代码：class SpectrogramReader(object): """ Wrapper for short-time fourier transform of dataset """ def __init__(self, wave_scp, **kwargs): if not os.path.exists(wave_scp): raise FileNotFoundError("Could not find file {}".format(wave_scp)) self.stft_kwargs = kwargs self.wave_dict = parse_scps(wave_scp) self.wave_keys = [key for key in self.wave_dict.keys()] logger.info( "Create SpectrogramReader for {} with {} utterances".format( wave_scp, len(self.wave_dict))) def __len__(self): return len(self.wave_dict) def __contains__(self, key): return key in self.wave_dict # stft def _load(self, key): return stft(self.wave_dict[key], **self.stft_kwargs) # sequential index def __iter__(self): for key in self.wave_dict: yield key, self._load(key) # random index def __getitem__(self, key): if key not in self.wave_dict: raise KeyError("Could not find utterance {}".format(key)) return self._load(key)

在初始化时，需要传入一个音频文件列表（wave_scp）和其他参数（**kwargs），在构造函数中会检查文件列表是否存在，然后解析文件列表得到一个音频文件字典（wave_dict），并获取该字典的键（wave_keys）。...

解释下面的代码：class SpectrogramReader(object): """ Wrapper for short-time fourier transform of dataset """ def __init__(self, wave_scp, **kwargs): if not os.path.exists(wave_scp): raise FileNotFoundError("Could not find file {}".format(wave_scp)) self.stft_kwargs = kwargs self.wave_dict = parse_scps(wave_scp) self.wave_keys = [key for key in self.wave_dict.keys()] logger.info( "Create SpectrogramReader for {} with {} utterances".format( wave_scp, len(self.wave_dict))) def __len__(self): return len(self.wave_dict) def __contains__(self, key): return key in self.wave_dict # stft def _load(self, key): return stft(self.wave_dict[key], **self.stft_kwargs) # sequential index def __iter__(self): for key in self.wave_dict: yield key, self._load(key) # random index def __getitem__(self, key): if key not in self.wave_dict: raise KeyError("Could not find utterance {}".format(key)) return self._load(key)

这段代码定义了一个名为SpectrogramReader的类，用于对数据集进行短时傅里叶变换的包装。该类有三个方法：__init__、__...__contains__方法接受一个key参数，如果该键存在于wave_dict中，则返回True，否则返回False。

run(dict(dict_kwargs), dict(data_config), dataset_module, config.exp_name, patch_based=flag)

- dict(dict_kwargs): 这是一个参数，它接受一个字典类型的输入。根据代码中的命名，它可能是用于配置模型的一些关键字参数。 - dict(data_config): 这是另一个参数，同样接受一个字典类型的输入。根据代码中的...

self.save_path = dataset + '/saved_dict/' + self.model_name + '.ckpt' self.save_all_path = dataset + '/saved_dict/models/' + self.model_name + '.ckpt'

所以这行代码的作用是将保存模型的路径设置为 dataset 目录下的 saved_dict 子目录中，并以模型的名称为文件名，保存模型参数。 而 self.save_all_path 则是将整个模型（包括模型参数和优化器状态等）保存到...

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