def __getitem__(self, item): img = Image.open(self.images_path[item]) # RGB为彩色图片,L为灰度图片 if img.mode != 'RGB': raise ValueError("image: {} isn't RGB mode.".format(self.images_path[item])) label = self.images_class[item] if self.transform is not None: img = self.transform(img) return img, label
时间: 2024-02-14 20:29:28 浏览: 33
这段代码是一个类中的 `__getitem__` 方法,用于获取数据集中指定索引位置的图像和标签。下面是对这段代码的解释:
- `img = Image.open(self.images_path[item])`:使用 `PIL` 库的 `Image.open` 方法打开对应索引位置的图像文件,并将其赋值给变量 `img`。
- `if img.mode != 'RGB':`:检查图像的模式是否为 RGB,如果不是 RGB 模式则抛出异常。
- `label = self.images_class[item]`:获取对应索引位置的图像标签,并将其赋值给变量 `label`。
- `if self.transform is not None:`:检查是否定义了数据转换操作。
- `img = self.transform(img)`:如果定义了数据转换操作,则将图像应用该转换操作,将转换后的图像重新赋值给变量 `img`。
- `return img, label`:返回转换后的图像和标签作为结果。
这段代码的作用是在数据集中根据索引获取图像和标签,并根据需要进行数据转换。在使用时,可以通过访问数据集对象的索引来获取相应的图像和标签。
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class MyDataSet(Dataset): """自定义数据集""" def __init__(self, images_path: list, images_class: list, transform=None): self.images_path = images_path self.images_class = images_class self.transform = transform def __len__(self): return len(self.images_path) def __getitem__(self, item): img = Image.open(self.images_path[item]) # RGB为彩色图片,L为灰度图片 if img.mode != 'RGB': raise ValueError("image: {} isn't RGB mode.".format(self.images_path[item])) label = self.images_class[item] if self.transform is not None: img = self.transform(img) print(label) return img, label @staticmethod def collate_fn(batch): # 官方实现的default_collate可以参考 # https://github.com/pytorch/pytorch/blob/67b7e751e6b5931a9f45274653f4f653a4e6cdf6/torch/utils/data/_utils/collate.py images, labels = tuple(zip(*batch)) images = torch.stack(images, dim=0) labels = torch.as_tensor(np.array(labels[:, 0])) return images, labels
这段代码是一个自定义的 PyTorch 数据集类 `MyDataSet`,它继承自 PyTorch 内置的 `Dataset` 类。在 `__init__` 方法中,该类接收两个列表 `images_path` 和 `images_class`,分别代表图片的路径和对应的类别。还可以传入一个可选的 `transform` 参数,用于对图片进行预处理。在 `__getitem__` 方法中,该类会根据索引 `item` 加载对应路径的图片,并返回预处理后的图片张量和对应的类别标签。
这个类还定义了一个静态方法 `collate_fn`,它接收一个批次的数据,对其进行处理并返回。在这个方法中,首先使用 Python 的 `zip` 函数和 `*` 运算符将批次中的图片张量和对应的标签分别打包成两个元组。然后使用 `torch.stack` 函数将图片张量拼接成一个大的张量,`dim=0` 表示在第 0 维进行拼接。最后,代码使用 NumPy 的 `array` 函数将标签列表转换为 NumPy 数组,然后使用 `[:, 0]` 语法取出了每个元组中的第一个标签,最后使用 `torch.as_tensor` 函数将其转换为 PyTorch 张量。
这个自定义数据集类的实现比较简单,但需要注意一些细节,比如 `zip` 函数的使用,`labels[:, 0]` 的含义等等。
--------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[31], line 8 6 print('sample:',x.shape,y.shape) 7 if __name__ == '__main__': ----> 8 main() Cell In[31], line 5, in main() 2 viz= visdom.Visdom() 4 db = Pokemon('pokemon',224,'train') #因为在当前文件夹下只需要文件名 ----> 5 x,y = next(iter(db)) 6 print('sample:',x.shape,y.shape) Cell In[30], line 87, in Pokemon.__getitem__(self, idx) 76 img, label = self.images[idx], self.labels[idx] 77 tf = transforms.Compose([ 78 lambda x:Image.open(img).convert('RGB'), #string path=>image data 79 transforms.Resize((self.resize,self.resize)), (...) 85 """ 86 ]) ---> 87 img = tf(img) 88 label = torch.tensor(label) 89 return img,label File D:\Anaconda\envs\gpu_pytorch\lib\site-packages\torchvision\transforms\transforms.py:95, in Compose.__call__(self, img) 93 def __call__(self, img): 94 for t in self.transforms: ---> 95 img = t(img) 96 return img TypeError: 'str' object is not callable
这个错误是由于在你的代码中使用了一个字符串对象作为函数调用。具体而言,在你的代码的第87行,你尝试将一个字符串路径传递给`transforms.Compose`,但是它期望接收一个可调用的对象。
要解决这个问题,你需要确保你传递给`transforms.Compose`的是一个可调用的对象,而不是一个字符串。你可以使用`transforms.ToPILImage()`函数将路径转换为图像数据对象,然后再将其传递给`transforms.Compose`。以下是修改后的代码示例:
```python
from PIL import Image
import torchvision.transforms as transforms
tf = transforms.Compose([
transforms.ToPILImage(),
lambda x: x.convert('RGB'),
transforms.Resize((self.resize, self.resize)),
# 其他转换操作
])
img = tf(img)
```
通过这样的修改,你应该能够解决这个错误并继续运行你的代码。