def __getitem__(self, item): return self.X[item].astype("float32"), self.y[item].astype("int64")是什么意思
时间: 2024-05-28 15:12:06 浏览: 8
这段代码是一个类的方法,用于获取数据集中第 `item` 个样本的特征和标签。具体来说,`self.X` 是数据集的特征矩阵,`self.y` 是数据集的标签向量。`astype()` 方法是将数据类型转换为指定类型,这里将特征转换为 `float32` 类型,标签转换为 `int64` 类型。该方法返回一个元组,第一个元素是特征,第二个元素是标签。返回的特征和标签都是 `numpy` 数组。
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def __getitem__(self, index): if self.args.cached: (label, _, image) = self.data[index] else: (label, _file) = self.file_indexes[index] image = self._load_rml(_file) n_label = self.classes.index(label) return torch.tensor(image).float(), torch.tensor(n_label).long()把这段代码基于pytorch改为基于mindspore
以下是基于MindSpore的代码实现:
```
import mindspore.dataset as ds
import mindspore.dataset.transforms.py_transforms as py_transforms
import mindspore.common.dtype as mstype
import numpy as np
class MyDataset:
def __init__(self, args):
self.args = args
self.classes = sorted(list(set([item[0] for item in self.args.data])))
self.data = self.args.data
self.file_indexes = [(item[0], idx) for idx, item in enumerate(self.args.data)]
def _load_rml(self, file):
# 加载数据的代码
pass
def __getitem__(self, index):
if self.args.cached:
(label, _, image) = self.data[index]
else:
(label, file_idx) = self.file_indexes[index]
image = self._load_rml(self.args.data[file_idx][1])
n_label = self.classes.index(label)
return np.array(image).astype(np.float32), np.array(n_label).astype(np.int32)
def __len__(self):
return len(self.file_indexes)
# 数据增强
transform = py_transforms.Compose([
py_transforms.Resize((224, 224)),
py_transforms.RandomHorizontalFlip(),
py_transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
# 数据集加载
ds.config.set_seed(1)
ds_train = ds.GeneratorDataset(MyDataset(args), ["image", "label"])
ds_train = ds_train.shuffle(buffer_size=1000)
ds_train = ds_train.batch(batch_size=args.batch_size, drop_remainder=True)
ds_train = ds_train.map(operations=transform, input_columns="image", num_parallel_workers=4)
ds_train = ds_train.map(operations=lambda x, y: (mindspore.Tensor(x, mstype.float32), mindspore.Tensor(y, mstype.int32)))
```
注意:MindSpore的数据增强需要使用`transforms`模块中的函数,而数据集加载则需要使用`GeneratorDataset`类。在MindSpore中,需要使用`mindspore.Tensor`将数据转换为张量类型。
以下代码class ShowDataset(Dataset): def __init__(self,name): super().__init__() self.root_dir = settings.real_dir # real_dir = './datasets/real' self.mat_files_rain= natsorted(os.listdir(self.root_dir)) # 对真实雨天图像进行排序 self.file_num = len(self.mat_files_rain) # 返回样本数 def __len__(self): return self.file_num def __getitem__(self, index): file_name = self.mat_files_rain[index] img_file_dir = os.path.join(self.root_dir, file_name) img_file = cv2.imread(img_file_dir).astype(np.float32) / 255 O = np.transpose(img_file, (2, 0, 1)) sample = {'O': O, 'file_name': file_name} return sample在使用dataloaders = {} sample = ShowDataset() dataloaders['train'] = \ DataLoader(sample, batch_size=8, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True)调用时报错TypeError: module() takes at most 2 arguments (3 given)的原因
根据你提供的代码,我看到一个问题:你创建`ShowDataset`对象时传递了一个参数`name`,但是`ShowDataset`的构造函数没有定义这个参数。因此,当你尝试调用`ShowDataset()`时,会出现`TypeError: module() takes at most 2 arguments (3 given)`的错误,因为Python认为你传递了不必要的参数。
解决这个问题的方法是删除`ShowDataset`构造函数的`name`参数,因为它在你的代码中没有用到。修改后的`ShowDataset`构造函数应该是这样的:
```
class ShowDataset(Dataset):
def __init__(self):
super().__init__()
self.root_dir = settings.real_dir
self.mat_files_rain= natsorted(os.listdir(self.root_dir))
self.file_num = len(self.mat_files_rain)
def __len__(self):
return self.file_num
def __getitem__(self, index):
file_name = self.mat_files_rain[index]
img_file_dir = os.path.join(self.root_dir, file_name)
img_file = cv2.imread(img_file_dir).astype(np.float32) / 255
O = np.transpose(img_file, (2, 0, 1))
sample = {'O': O, 'file_name': file_name}
return sample
```
然后,你可以使用以下代码来创建`DataLoader`对象:
```
sample = ShowDataset()
dataloaders['train'] = DataLoader(sample, batch_size=8, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True)
```
这应该可以解决你遇到的问题。
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