如何对类型是dict的self.data进行采样？class_name = random.sample(self.all_data, N) # N categories

如果你想对类型为字典的 `self.data` 进行采样，并从中随机选取 N 个类别，可以使用 `random.sample()` 函数。不过，在进行采样之前，你需要先获取字典的键（即类别），然后再进行采样。下面是一个示例：

import random

# 获取字典的键
categories = list(self.data.keys())

# 随机采样 N 个类别
N = 3  # 假设要采样 3 个类别
sampled_categories = random.sample(categories, N)

# 打印采样的类别
print(sampled_categories)

在上面的示例中，首先我们使用 `self.data.keys()` 获取字典 `self.data` 的键，并将其转换为一个列表 `categories`。然后，我们使用 `random.sample()` 函数从 `categories` 列表中随机选取 N 个类别，并将采样结果保存在 `sampled_categories` 列表中。最后，我们打印出采样的类别列表。

请注意，`random.sample()` 函数在采样时会保持元素的顺序不变。如果你想要不保持顺序的随机采样，请使用 `random.shuffle()` 函数对 `categories` 列表进行混洗，然后取前 N 个元素作为采样结果。

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。

unique_synsets = np.unique(self.synsets) class_dict = dict((synset, i) for i, synset in enumerate(unique_synsets)) if not self.keep_orig_class_label: self.class_labels = [class_dict[s] for s in self.synsets] else: self.class_labels = [self.synset2idx[s] for s in self.synsets] with open(self.human_dict, "r") as f: human_dict = f.read().splitlines() human_dict = dict(line.split(maxsplit=1) for line in human_dict) self.human_labels = [human_dict[s] for s in self.synsets] labels = { "relpath": np.array(self.relpaths), "synsets": np.array(self.synsets), "class_label": np.array(self.class_labels), "human_label": np.array(self.human_labels), } if self.process_images: self.size = retrieve(self.config, "size", default=256) self.data = ImagePaths(self.abspaths, labels=labels, size=self.size, random_crop=self.random_crop, ) else: self.data = self.abspaths详细解析

这段代码是一个数据预处理的过程，主要是为了将一个数据集的图像路径、类别标签等信息整理成一个可用于训练模型的数据集。

首先，通过 `np.unique` 函数将数据集中所有的类别标签去重得到 `unique_synsets`，然后用字典 `class_dict` 将每个类别标签映射到一个数字编码。如果 `keep_orig_class_label` 参数为 `True`，则使用 `self.synset2idx` 字典将原始的类别标签映射到数字编码，否则直接使用 `class_dict`。

接着，从文件中读取包含人类可读的类别标签的字典 `human_dict`，将每个类别标签映射到对应的人类可读的标签，并将结果保存在 `self.human_labels` 中。

最后，将图像路径、类别标签、人类可读的标签等信息整理成一个字典 `labels`，并根据 `process_images` 参数决定是否对图像进行预处理。如果需要预处理图像，则使用 `ImagePaths` 类将图像路径和标签整理成一个数据集；否则直接将图像路径和标签整理成一个字典 `self.abspaths`。整个预处理过程的结果保存在 `self.data` 中，供模型训练使用。