def train_r(buffered_size=1024): def reader(): xs=[] ys=[] for i in range(1, 6): train_dict = unpickle("/home/aistudio/cifar-10-batches-py/data_batch_%d" % (i,)) xs.append(train_dict[b'data']) ys.append(train_dict[b'labels']) Xtr = np.concatenate(xs) Ytr = np.concatenate(ys) for (x, y) in zip(Xtr, Ytr): yield x, int(y) return paddle.reader.xmap_readers(train_mapper, reader, cpu_count(), buffered_size) # 对自定义数据集创建训练集test 的reader def test_r(buffered_size=1024): def reader(): test_dict = unpickle("/home/aistudio/cifar-10-batches-py/test_batch") X = test_dict[b'data'] Y = test_dict[b'labels'] for (x, y) in zip(X, Y): yield x, int(y) return paddle.reader.xmap_readers(test_mapper, reader, cpu_count(), buffered_size),这段程序如何改成我自己的数据集集啊,我数据集的路径在这儿D:\wjd\tpfl
时间: 2024-03-27 19:35:36 浏览: 52
你可以按照以下步骤修改代码中的数据集路径,以适应你自己的数据集:
1. 将数据集放置在你的电脑中,并记下数据集的路径。
2. 修改 train_r 函数中的数据集路径:
```python
train_dict = unpickle("数据集路径")
```
3. 修改 test_r 函数中的数据集路径:
```python
test_dict = unpickle("数据集路径")
```
4. 将修改后的代码保存并运行即可。
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# 对自定义数据集创建训练集train 的reader def train_r(buffered_size=1024): def reader(): xs = [] ys = [] for i in range(1, 6): train_dict = unpickle("/home/aistudio/cifar-10-batches-py/data_batch_%d" % (i,)) xs.append(train_dict[b'data']) ys.append(train_dict[b'labels']) Xtr = np.concatenate(xs) Ytr = np.concatenate(ys) for (x, y) in zip(Xtr, Ytr): yield x, int(y) return paddle.reader.xmap_readers(train_mapper, reader, cpu_count(), buffered_size),这段话是什么意思
这段代码定义了一个名为 `train_r` 的函数,它用于读取训练数据集。该函数接受一个参数 `buffered_size`,表示数据读取器的缓冲区大小。函数内部定义了一个 `reader`,该 `reader` 通过循环读取 cifar-10 数据集中的训练数据,将所有的图像数据和标签数据分别存储在 `xs` 和 `ys` 列表中。然后,使用 NumPy 的 `concatenate` 方法将所有的图像和标签数据拼接成单个 NumPy 数组 `Xtr` 和 `Ytr`。最后,使用 `zip` 函数将图像数据和标签数据打包成元组,然后使用 `yield` 语句将它们逐一返回。在返回数据之前,还将调用 `train_mapper` 函数对读取的图像数据进行归一化处理。最后,使用 `paddle.reader.xmap_readers` 函数将 `train_mapper` 和 `reader` 组合起来,并指定 CPU 的数量和缓冲区大小,生成训练数据集的读取器。
class BufferedSequential(nn.Module): def __init__(self, layers, buffer_or_not): super(BufferedSequential, self).__init__() self.layers = layers self.buffer_or_not = buffer_or_not self.n_buffers = np.sum(buffer_or_not) def parameters(self): return [param for layer in self.layers for param in layer.parameters()] def forward(self, x): if not isinstance(x, Variable): if not isinstance(x, torch.Tensor): x = torch.Tensor(x) x = Variable(x) self.buffer = [] for layer, is_buffered in zip(self.layers, self.buffer_or_not): x = layer(x) if is_buffered: self.buffer.append(x) return x
这段代码定义了一个名为 `BufferedSequential` 的自定义神经网络模块。它接受两个参数:`layers` 和 `buffer_or_not`。`layers` 是一个包含多个层的列表,`buffer_or_not` 是一个布尔值的列表,用于指示每个层是否需要缓存输出。
在 `__init__` 方法中,它首先调用父类的 `__init__` 方法进行初始化,然后将传入的 `layers` 和 `buffer_or_not` 参数保存在对象的属性中。`n_buffers` 属性是通过统计 `buffer_or_not` 列表中为 True 的元素数量来计算的。
`parameters` 方法返回模块中所有层的参数。它通过遍历 `layers` 列表和每个层的参数,将所有参数收集到一个列表中并返回。
`forward` 方法定义了前向传播的逻辑。它接受输入 `x` 并将其转换为 `torch.Tensor` 类型的变量。然后,它创建了一个空的列表 `self.buffer` 用于存储缓存的输出。
接下来,它使用 `zip` 函数迭代 `layers` 和 `buffer_or_not` 列表,并对每个层进行前向传播。如果当前层需要缓存输出,则将输出添加到 `self.buffer` 列表中。
最后,它返回最后一个层的输出 `x`。
这段代码的作用是在神经网络模型中,允许选择性地缓存某些层的输出,以便后续的操作可以使用这些缓存的值。
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