range(len(data_list)
时间: 2023-09-12 16:10:36 浏览: 38
这是一个Python中常用的方法,它会生成一个从0到len(data_list)-1的整数序列,用于迭代遍历一个列表或其他可迭代对象。例如:
```
data_list = [1, 2, 3, 4, 5]
for i in range(len(data_list)):
print(data_list[i])
```
这段代码会输出data_list列表中的每一个元素。其中range(len(data_list))生成的序列为[0, 1, 2, 3, 4],分别对应data_list中的下标。
相关问题
current_class_data_path = os.path.join(src_data_folder, class_name) current_all_data = os.listdir(current_class_data_path) current_data_length = len(current_all_data) current_data_index_list = list(range(current_data_length)) random.shuffle(current_data_index_list) 解释代码
这段代码的功能是获取指定类别的所有图像文件名,并对文件名进行随机打乱,用于后续的数据划分(例如,将数据集划分为训练集、验证集和测试集)。
具体实现方式是,首先根据给定的类别名称(即 `class_name`),获取该类别的数据文件夹路径(即 `src_data_folder/class_name`)。然后,使用 `os.listdir` 方法获取该文件夹中的所有文件名,保存在 `current_all_data` 列表中。接下来,使用 `len` 函数获取文件名列表的长度,即该类别数据的总样本数。
接着,使用 `list` 和 `range` 函数生成一个包含 0 到 `current_data_length - 1` 的整数列表,用于表示每个样本的索引。然后,使用 `random.shuffle` 方法随机打乱该列表,用于后续的数据划分。
需要注意的是,该代码假定指定类别的图像数据都存储在同一个文件夹中。如果数据文件夹结构不同,可能需要根据实际情况来修改代码。
import torch from torch.utils.data import Dataset from tools import ReadIntArray, OneHotData class SSQDataset(Dataset): def __init__(self, file_path, my_detection, sample_nums): self.file_path = file_path self.my_detection = my_detection self.sample_nums = sample_nums self.my_list = ReadIntArray(self.file_path) def __getitem__(self, my_index): data_list = [] target_list = [] start_index = my_index for sample_num in range(self.sample_nums): data_list.append(self.my_list[start_index + sample_num]) if self.my_detection in self.my_list[start_index + self.sample_nums]: target_list = [1, 0] else: target_list = [0, 1] data_list = OneHotData(data_list) data_list = torch.tensor(data_list, dtype=torch.float32) target_list = torch.tensor(target_list, dtype=torch.float32) return data_list, target_list def __len__(self): return len(self.my_list) - self.sample_nums
这段代码定义了一个名为SSQDataset的数据集类,用于读取文件并将其转换为模型可接受的数据格式。其中:
- `file_path`表示数据文件路径;
- `my_detection`表示要检测的目标,例如在双色球中是要预测的红球还是蓝球;
- `sample_nums`表示每个样本中包含的数据点数;
- `ReadIntArray`函数用于读取数据文件并将其转换为整数列表;
- `__getitem__`函数用于获取某个索引位置的数据,并将其转换为模型可接受的数据格式,同时将该数据对应的目标标签也转换为模型可接受的格式;
- `OneHotData`函数用于将原始数据转换为独热编码格式;
- `__len__`函数用于返回数据集的长度。
这个数据集类可以用于训练模型,例如:
```python
from torch.utils.data import DataLoader
from model import MyModel
dataset = SSQDataset(file_path='data/ssq.txt', my_detection='red', sample_nums=5)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)
model = MyModel()
for data, target in dataloader:
output = model(data)
loss = compute_loss(output, target)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
```
这里假设模型类为`MyModel`,使用PyTorch内置的`DataLoader`类将数据集分成批次进行训练。在每个批次中,将数据输入模型,计算损失并进行反向传播和优化。
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