if __name__ == "__main__": train_dataset = Garbage_Loader("train.txt", True) print("数据个数:", len(train_dataset)) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=1. shuffle =True) for image, label in train_loader: print(image.shape) print(label)
时间: 2024-02-14 22:09:43 浏览: 27
这段代码是一个 PyTorch 的数据加载器,用于将训练数据加载到神经网络中进行训练。具体来说,它做了以下几件事情:
1. 定义了一个名为 `train_dataset` 的数据集对象,通过调用 `Garbage_Loader` 类来读取名为 "train.txt" 的训练数据文件,并将数据集打乱。
2. 打印出数据集的大小,即数据个数。
3. 定义了一个名为 `train_loader` 的数据加载器,它将 `train_dataset` 数据集对象作为输入,指定了每次迭代加载的数据批次大小为 1,并且指定数据是否要打乱。
4. 使用 `train_loader` 迭代加载数据,每次加载一个数据批次,其中 `image` 表示加载的图像数据,`label` 表示加载的标签数据。并打印出图像数据的形状和对应的标签数据。
请注意,这段代码中的 `Garbage_Loader` 类需要事先定义,它用于读取训练数据文件并将其转换为 PyTorch 中的数据集对象。
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y_train = train_loader.dataset.train_labels.numpy()
`y_train = train_loader.dataset.train_labels.numpy()` 这行代码将训练数据集的标签转换为 NumPy 数组并赋值给变量 `y_train`。
在这行代码中,`train_loader` 是一个数据加载器对象,`train_loader.dataset` 是该加载器对应的数据集对象。`train_labels` 是数据集对象中的一个属性,它代表训练数据集的标签。
`numpy()` 是一个 NumPy 数组的方法,它将 PyTorch 张量(tensor)对象转换为 NumPy 数组。
通过这行代码,将训练数据集的标签转换为 NumPy 数组,并将结果赋值给变量 `y_train`。你可以在后续的代码中使用 `y_train` 来处理或分析训练数据集的标签数据。
digit = train_loader.dataset.train_data[0]
在这段代码中,`train_loader` 是一个数据加载器对象,`train_loader.dataset` 是该加载器对应的数据集对象。`train_data` 是数据集对象中的一个属性,它代表训练数据。
`train_loader.dataset.train_data[0]` 表示访问训练数据集中的第一个样本。这里假设 `train_data` 是一个包含训练数据的数组或张量对象。
通过这行代码,将训练数据集中的第一个样本赋值给变量 `digit`。你可以在后续的代码中使用 `digit` 来处理或分析该样本的数据。