train_dataset = LegacyPPIDataset(mode='train') valid_dataset = LegacyPPIDataset(mode='valid') test_dataset = LegacyPPIDataset(mode='test') train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, collate_fn=collate) valid_dataloader = DataLoader(valid_dataset, batch_size=batch_size, collate_fn=collate) test_dataloader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, collate_fn=collate) n_classes = train_dataset._labels.shape[1] num_feats = train_dataset.features.shape[1]
时间: 2024-04-28 13:22:20 浏览: 145
cob_test_dataset
这段代码是用来加载和处理数据集的。其中`LegacyPPIDataset`是一个自定义的数据集类,用于加载PPID(Protein-Protein Interaction)数据集。`mode`参数指定了数据集的模式,可以是训练集、验证集或测试集。`DataLoader`是一个PyTorch中用于批量处理数据的工具,将数据集分成一批一批的,方便模型训练。`batch_size`参数指定了每个批次的大小。`collate`参数是一个自定义的函数,用于将数据集中的样本转换成模型可以处理的格式。`n_classes`和`num_feats`分别表示类别数和特征数量。这段代码的作用是将数据集加载到内存中,方便模型训练。
阅读全文