class JSONDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, cfg, split): assert split in { "train", "val", "test", }, "Split '{}' not supported for {} dataset".format( split, cfg.DATA.NAME) logger.info("Constructing {} dataset {}...".format( cfg.DATA.NAME, split)) self.cfg = cfg self._split = split self.name = cfg.DATA.NAME self.data_dir = cfg.DATA.DATAPATH self.data_percentage = cfg.DATA.PERCENTAGE self._construct_imdb(cfg) self.transform = get_transforms(split, cfg.DATA.CROPSIZE)
时间: 2023-06-18 15:05:00 浏览: 68
这段代码定义了一个名为JSONDataset的数据集类,它继承了PyTorch中的Dataset类,并覆盖了其__init__和__len__方法。在__init__方法中,它接收一个cfg和split参数,其中cfg包含了数据集的相关配置信息,split则表示数据集的划分方式(训练集、验证集或测试集)。该方法首先检查split参数是否合法,然后设置了一些类属性,如数据集的名称、数据集路径、数据集百分比等。接着调用了_construct_imdb方法来读取和处理数据集。最后,它调用了get_transforms方法来获取数据增强的方法,并将其保存在类属性transform中。
相关问题
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader, random_split
引用\[1\]中提到了使用torch.utils.data.Dataset和torch.utils.data.DataLoader来进行数据读取和处理。要自定义自己的数据集类,需要继承torch.utils.data.Dataset,并实现__len__和__getitem__方法。其中__len__方法返回数据集的大小,__getitem__方法实现索引数据集中的某一个元素。然后将自定义的Dataset封装到DataLoader中,可以实现单/多进程迭代输出数据。\[1\]
引用\[2\]中介绍了PyTorch中深度学习训练的一般流程。首先创建一个自定义的Dataset,然后将Dataset传递给DataLoader。DataLoader会迭代产生训练数据,供模型使用。\[2\]
引用\[3\]中展示了一个实例化自定义数据集类的过程,并将实例传递给DataLoader。通过设置batch_size和shuffle等参数,可以对数据进行批处理和打乱顺序。\[3\]
综上所述,要使用自定义的数据集类,可以按照以下步骤进行操作:
1. 继承torch.utils.data.Dataset,并实现__len__和__getitem__方法来定义自己的数据集类。
2. 将自定义的数据集类实例化,并传递给torch.utils.data.DataLoader来创建数据加载器。
3. 在训练过程中,通过迭代DataLoader来获取训练数据供模型使用。
参考资料:
\[1\] pytorch提供了一个数据读取的方法,使用了torch.utils.data.Dataset和torch.utils.data.DataLoader。
\[2\] 一般来说PyTorch中深度学习训练的流程是这样的:创建Dataset,传递给DataLoader,迭代产生训练数据提供给模型。
\[3\] 实例化类CreateDataset,将类实例传给DataLoader。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【pytorch记录】torch.utils.data.Dataset、DataLoader、分布式读取并数据](https://blog.csdn.net/magic_ll/article/details/123294552)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【torch.utils.data】 Dataset和Dataloader的解读和使用](https://blog.csdn.net/zyw2002/article/details/128175177)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [pytorch中使用Dataset、DataLoader读取自定义数据集](https://blog.csdn.net/qq_41667348/article/details/119147982)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
class Dataset(torch.utils.data.Dataset):代码意思
这段代码定义了一个名为 Dataset 的类,该类继承了 PyTorch 的 Dataset 类。这个 Dataset 类是用来表示一个数据集的,通常用于训练和评估神经网络模型。这个类至少需要实现 __getitem__ 和 __len__ 两个方法。__getitem__ 方法用于获取指定索引的数据项,而 __len__ 方法返回数据集中的数据项数量。这个类可以根据具体的数据集进行修改和实现,以便在训练神经网络时能够正确地加载和使用数据。