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))这里面的标签数据和训练数据是什么样的
时间: 2024-04-03 19:34:34 浏览: 14
这段代码是一个 PyTorch 数据集的定义,它用于加载训练数据和标签数据。训练数据和标签数据都是以 Numpy 数组的形式保存在磁盘上的,通过指定文件路径来加载数据。具体来说,训练数据存储在路径 "GB_data/Real/noise_data/"+Noise+"/train_data" 下的名为 "_train.npy" 的文件中,标签数据存储在路径 "GB_data/Real/noise_data/"+Noise+"/train_lab" 下的名为 "_lab.npy" 的文件中。
这段代码中的数据集是针对某个特定的噪声类型 "Noise" 的,因为训练数据和标签数据的路径中都包含了该参数。在实际使用时,可以根据需要修改数据路径和噪声类型参数来加载相应的数据集。
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class Dataset(torch.utils.data.Dataset):代码意思
这段代码定义了一个名为 Dataset 的类,该类继承了 PyTorch 的 Dataset 类。这个 Dataset 类是用来表示一个数据集的,通常用于训练和评估神经网络模型。这个类至少需要实现 __getitem__ 和 __len__ 两个方法。__getitem__ 方法用于获取指定索引的数据项,而 __len__ 方法返回数据集中的数据项数量。这个类可以根据具体的数据集进行修改和实现,以便在训练神经网络时能够正确地加载和使用数据。
torch.utils.data.Dataset和torch.utils.data.DataLoader区别
`torch.utils.data.Dataset`和`torch.utils.data.DataLoader`是PyTorch中用于处理数据的两个重要模块。
`torch.utils.data.Dataset`是一个抽象类,用于表示数据集。如果你有自定义的数据集,你需要继承这个类并实现其中的两个方法`__len__`和`__getitem__`,分别用于返回数据集的长度和索引数据集中的单个样本。
`torch.utils.data.DataLoader`则是一个可迭代对象,用于在训练过程中对数据进行批处理和数据增强。它可以接收一个`torch.utils.data.Dataset`对象作为输入,然后将数据集分成一批一批的样本,每个批次的大小可以通过`batch_size`参数来控制。此外,`DataLoader`还提供了一些方便的功能,如数据的乱序、多线程加载数据等。
因此,`torch.utils.data.Dataset`是用于表示数据集的类,而`torch.utils.data.DataLoader`是用于对数据进行批处理和数据增强的可迭代对象。