def _init_dataset(self): self.Xs = [] self.user_book_map = {} for i in range(self.user_nums): self.user_book_map[i] = [] for index, row in self.df.iterrows(): user_id, book_id = row self.user_book_map[user_id].append(book_id) if self.mode == 'training': for user, items in tqdm.tqdm(self.user_book_map.items()): for item in items[:-1]: self.Xs.append((user, item, 1)) for _ in range(3): while True: neg_sample = random.randint(0, self.book_nums-1) if neg_sample not in self.user_book_map[user]: self.Xs.append((user, neg_sample, 0)) break elif self.mode == 'validation': for user, items in tqdm.tqdm(self.user_book_map.items()): if len(items) == 0: continue self.Xs.append((user, items[-1]))

这段代码是用于初始化数据集的。它首先创建了一个空列表 `self.Xs` 和一个字典 `self.user_book_map`，用于存储用户与书籍的映射关系。然后遍历数据集中的每一行，将用户ID和书籍ID添加到 `user_book_map` 中。如果模式为训练模式，它会遍历每个用户和用户拥有的书籍，为每个正样本（用户和书籍之间有交互）添加标签 `1`，并为每个负样本（用户和书籍之间没有交互）添加标签 `0`。为了生成负样本，它使用随机数生成器从不属于该用户的书籍集合中随机选择一个样本。如果模式为验证模式，它会为每个用户的最后一个书籍添加标签，并将其添加到 `self.Xs` 中。

相关问题

class Animedataset(data.Dataset): def __init__(self): self.img_list = os.listdir(data_path) self.transforms = transforms def __len__(self): return len(self.img_list) def __getitem__(self, index): img = os.path.join(data_path,self.img_list[index]) img = np.array(Image.open(img)) img = self.transforms(image=img)["image"] return img这段代码什么意思

这段代码定义了一个名为 `Animedataset` 的 PyTorch 数据集类，用于加载图像数据集。具体解释如下：

1. `__init__(self)`：构造函数，初始化数据集。在这里，首先获取数据集中所有图像的文件名列表 `self.img_list`。然后定义数据预处理的操作 `self.transforms`，这个操作在之前已经解释过了。

2. `__len__(self)`：返回数据集的大小，即数据集中包含的图像数量。

3. `__getitem__(self, index)`：获取指定索引的数据。在这里，首先根据索引获取对应图像的文件路径，然后使用PIL库读取图像，并将其转换为Numpy数组格式。接着，使用之前定义的数据预处理操作 `self.transforms` 对图像进行预处理，最后返回预处理后的图像数据。

这个类的作用是将数据集中的图像数据加载到内存中，并在每次训练时提供一个 batch 的数据。

优化这段代码class dataset(Dataset.Dataset): def __init__(self, Data, transform=None): self.Data = Data self.transform = transform def __len__(self): return len(self.Data) def __getitem__(self, idx): data = self.Data[idx] img_transformed = self.transform(data) return img_transformed

A：这段代码的性能已经不错，但有一些小的优化可能会提高其效率：

1. 使用torchvision.transforms.Compose()将所有变换组合，以避免在每个样本中重复调用Transform；

2. 在获取项目时，将数据转换为Tensor，而不是在每个Transform中进行转换。这将减少在每个Transform上进行的操作；

3. 尝试缓存已转换的数据，以避免重复调用Transform。

修改后的代码示例：

from torchvision import transforms

class CustomDataset(Dataset):
    def __init__(self, data, transform=None):
        self.data = data
        self.transform = transform
        
        # 将所有变换组合为一个Compose Transforms
        if transform is not None:
            self.transform = transforms.Compose(transform)
        else:
            self.transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
        
    def __len__(self):
        return len(self.data)
      
    def __getitem__(self, idx):
        # 缓存已转换的数据 (optional)
        if idx in self.cache:
            return self.cache[idx]
        
        # 获取示例数据并转换为Tensor
        img, label = self.data[idx]
        img = transforms.ToTensor()(img)
        
        # 应用变换
        if self.transform is not None:
            img = self.transform(img)
        
        # 将转换后的数据缓存 (optional)
        self.cache[idx] = img
        
        return img, label

注意：这只是一些可能提高效率的建议，并不一定适用于所有数据集和变换。请根据您特定的应用程序进行适当的调整和测试。