def __len__(self): return int(self.dataLenPerFile*self.fileLen/self.TreePoint)

这段代码定义了 `DataFolder` 类的 `__len__`，用于返回数据集的大小（即样本数量）。

方法的实现如下：

1. 首先，将 `self.dataLenPerFile` 乘以 `self.fileLen`，然后除以 `self.TreePoint`。这个计算结果表示在整个数据集中，每个树结构节点所占的平均样本数量。

2. 使用 `int()` 函数将计算结果转换为整数值，以确保返回的是一个整数。

3. 最后，返回计算得到的整数值作为数据集的大小。

这段代码的目的是根据每个 'mat' 文件中的八叉树节点数量、文件数量和给定的树结构节点数量来估计整个数据集中的样本数量。请确保在使用该方法之前已经获取了正确的 `dataLenPerFile`、`fileLen` 和 `TreePoint` 值。

相关问题

def calcdataLenPerFile(self): dataLenPerFile = 0 for filename in self.dataNames: cell,mat = self.loader(filename) for i in range(cell.shape[1]): dataLenPerFile+= mat[cell[0,i]].shape[2] dataLenPerFile = dataLenPerFile/self.fileLen print('**'*40) print('dataLenPerFile:',dataLenPerFile,'you just use this function for the first time') print('**'*40) return dataLenPerFile

这段代码定义了一个名为 `calcdataLenPerFile` 的方法，用于计算每个 'mat' 文件中的平均八叉树节点数量。

方法的实现如下：

1. 首先，定义变量 `dataLenPerFile` 并初始化为 0，用于累计每个文件中的节点数量。

2. 对于 `self.dataNames` 中的每个文件名 `filename`，调用加载器 `self.loader(filename)` 并将返回的 `cell` 和 `mat` 赋值给对应的变量。

3. 使用循环遍历 `cell` 的第二个维度，即 `cell.shape[1]`，并在每次迭代中获取 `mat[cell[0, i]]` 的第三个维度的形状，并将其加到 `dataLenPerFile` 中。

4. 计算得到的 `dataLenPerFile` 除以文件数量 `self.fileLen`，得到平均每个文件中的节点数量，将结果赋值给 `dataLenPerFile`。

5. 打印出计算结果，提示用户该函数只在第一次使用时被调用。

6. 最后，返回计算得到的 `dataLenPerFile` 值。

请注意，这段代码中的打印语句只是提供了一些额外的信息，并不影响方法的计算和返回结果。你可以根据需要修改或删除这些打印语句。

class DataFolder(data.Dataset): """ ImageFolder can be used to load images where there are no labels.""" def __init__(self, root, TreePoint,dataLenPerFile, transform=None ,loader=default_loader): # dataLenPerFile is the number of all octnodes in one 'mat' file on average dataNames = [] for filename in sorted(glob.glob(root)): if is_image_file(filename): dataNames.append('{}'.format(filename)) self.root = root self.dataNames =sorted(dataNames) self.transform = transform self.loader = loader self.index = 0 self.datalen = 0 self.dataBuffer = [] self.fileIndx = 0 self.TreePoint = TreePoint self.fileLen = len(self.dataNames) assert self.fileLen>0,'no file found!' # self.dataLenPerFile = dataLenPerFile # you can replace 'dataLenPerFile' with the certain number in the 'calcdataLenPerFile' self.dataLenPerFile = self.calcdataLenPerFile() # you can comment this line after you ran the 'calcdataLenPerFile'

这段代码定义了一个自定义的 `DataFolder` 类，该类继承自 `torchvision.datasets.Dataset` 类，用于加载图像数据集。

构造函数 `__init__` 接受以下参数：

- `root`：数据集的根目录，可以是包含图像文件的文件夹路径或包含通配符的文件路径。
- `TreePoint`：树结构的某个节点。
- `dataLenPerFile`：每个 'mat' 文件中平均包含的八叉树节点数量。
- `transform`：可选参数，用于对图像进行预处理的数据转换操作。
- `loader`：可选参数，用于加载图像的函数，默认为 `default_loader` 函数。

在构造函数中，首先通过 `glob.glob(root)` 使用通配符获取匹配 `root` 路径下的文件名列表，并使用 `is_image_file()` 函数过滤出图像文件，将它们添加到 `dataNames` 列表中。

接下来，设置了一些类变量和实例变量，包括 `root`、`dataNames`、`transform`、`loader`、`index`、`datalen`、`dataBuffer`、`fileIndx`、`TreePoint` 和 `fileLen`。

最后，通过断言确保找到了至少一个文件，否则抛出异常。

值得注意的是，在构造函数中还有一行被注释掉的代码：`self.dataLenPerFile = self.calcdataLenPerFile()`。它调用了一个名为 `calcdataLenPerFile()` 的方法来计算每个 'mat' 文件中的八叉树节点数量，并将结果赋给 `self.dataLenPerFile`。你可以在运行了 `calcdataLenPerFile()` 方法后，将其注释掉，然后直接使用给定的 `dataLenPerFile` 参数来指定值。

这段代码创建了一个自定义的数据集类，并提供了一些便捷的属性和方法来处理图像数据集。