if self.transform: sample = self.transform(sample) return sample
时间: 2024-02-14 13:32:09 浏览: 27
这段代码是一个数据处理流程的一部分,用于将样本(sample)应用于指定的数据预处理操作(self.transform)。如果self.transform存在,即有指定的数据预处理操作,就将样本传递给该操作进行处理,并将处理后的结果赋值给sample。
最后,返回经过数据预处理操作处理后的样本(sample)。如果没有指定数据预处理操作,就直接返回原始的样本。
这段代码可能是在一个数据集类中的__getitem__方法中使用,用于获取数据集中的一个样本,并将其应用于指定的数据预处理操作。
相关问题
class Dn_datasets(Dataset): def __init__(self, data_root, data_dict, transform, load_all=False, to_gray=False, s_factor=1, repeat_crop=1): self.data_root = data_root self.transform = transform self.load_all = load_all self.to_gray = to_gray self.repeat_crop = repeat_crop if self.load_all is False: self.data_dict = data_dict else: self.data_dict = [] for sample_info in data_dict: sample_data = Image.open('/'.join((self.data_root, sample_info['path']))).copy() if sample_data.mode in ['RGBA']: sample_data = sample_data.convert('RGB') width = sample_info['width'] height = sample_info['height'] sample = { 'data': sample_data, 'width': width, 'height': height } self.data_dict.append(sample) def __len__(self): return len(self.data_dict) def __getitem__(self, idx): sample_info = self.data_dict[idx] if self.load_all is False: sample_data = Image.open('/'.join((self.data_root, sample_info['path']))) if sample_data.mode in ['RGBA']: sample_data = sample_data.convert('RGB') else: sample_data = sample_info['data'] if self.to_gray: sample_data = sample_data.convert('L') # crop (w_start, h_start, w_end, h_end) image = sample_data target = sample_data sample = {'image': image, 'target': target} if self.repeat_crop != 1: image_stacks = [] target_stacks = [] for i in range(self.repeat_crop): sample_patch = self.transform(sample) image_stacks.append(sample_patch['image']) target_stacks.append(sample_patch['target']) return torch.stack(image_stacks), torch.stack(target_stacks) else: sample = self.transform(sample) return sample['image'], sample['target']
这段代码是用来创建一个自定义的 PyTorch 数据集类,名为 Dn_datasets。它的构造函数接受四个参数:data_root,data_dict,transform 和 load_all。其中,data_root 是数据集的根目录,data_dict 是一个字典,包含了数据集中每个样本的路径、宽度和高度等信息,transform 是一个用于数据增强的 torchvision.transforms 实例,load_all 是一个布尔值,指示是否将整个数据集加载到内存中。
在 __init__ 函数中,如果 load_all 是 False,那么 self.data_dict 直接赋值为传入的 data_dict;否则,它会遍历 data_dict 中的每个样本,将其加载到内存中,并将其图像数据、宽度和高度信息封装为一个字典,并将其存储到 self.data_dict 中。
__len__ 函数返回数据集的样本数量,__getitem__ 函数接受一个索引 idx,返回该索引对应的样本。如果 load_all 是 False,那么它会从磁盘上读取该样本的图像数据;否则,它会从 self.data_dict 中读取该样本的图像数据。如果 to_gray 是 True,那么它会将图像转换为灰度图。最后,如果 repeat_crop 大于 1,那么它会对该样本进行多次裁剪,并返回多个图像和目标对作为一个元组;否则,它会对该样本进行单次裁剪,并返回一个图像和目标对作为一个元组。
import jieba from collections import Counter def read_dataset(path): labels = [] inputs = [] with open(path, 'r', encoding='utf-8') as file: for i, line in enumerate(file): line = line.strip() sample = line.split('\t') inputs.append(sample[0]) labels.append(sample[1]) return inputs, labels class MyDataset(): def init(self) -> None: self.vocab = {} self.stop_words = [] def set_stopword(self, path='data/scu_stopwords'): with open(path, 'r', encoding='utf-8') as fr: self.stop_words = [line.strip() for line in fr.readline()] def build_vocab(self, inputs, max_size='5000', min_freg=1): cnt = {} # 临时词典存储词频 for data in inputs: data = jieba.lcut(data) for word in data: if word not in cnt: cnt[word] = 1 else: cnt[word] += 1 cnt = sorted([_ for _ in cnt.items() if _[1]>=min_freg and _[0] not in self.stop_words], key=lambda t:t[1], reverse=True) self.vocab['<pad>'] = 0 if len(cnt) > max_size: i = 1 for w, _ in cnt: if len(self.vocab)>max_size: break self.vocab[w] = i i += 1 else: i = 1 for w, _ in cnt: self.vocab[w] = i i += 1 def transform(self, inputs, flag = 0): samples = [] iter = 0 for doc in inputs: if iter % 1000 == 0: print('-------%d------' % iter) doc = jieba.cut(doc) if flag==0: wordset = set(doc) # print(wordset) sample = [] for word in self.vocab.keys(): if word in wordset: sample.append(1) else: sample.append(0) elif flag == 1: sample = [0 for i in range(len(self.vocab.items()))] word_count = Counter(doc) for word in word_count.items(): if word[0] in self.vocab.keys(): id = self.vocab[word[0]] sample[id] = word[1] iter +=1 samples.append(sample) return samples def buid_tfidf_vocab(self, inputs, max_size): pass试着调参重构,提升精确率
很抱歉,您的代码片段缺少模型和评估指标等关键信息,我无法直接提供调参建议。不过,一些常见的提升精确率的方法包括:
- 调整模型结构,可以尝试更深的网络层、增加隐藏单元、添加正则化等等;
- 调整超参数,如学习率、批量大小、迭代次数等;
- 数据增强,可以尝试增加数据量、添加噪声、旋转等等;
- 特征工程,例如添加关键词、文本长度、情感分析等特征;
- 集成方法,例如结合多个模型,使用投票或加权平均等方式提升精度。
当然,具体方法需要结合您的具体任务和数据集情况进行调参和优化。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)