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)

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。

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class RandomDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, data, length): self.data = data self.len = length def __getitem__(self, index): # print("self.data:", self.data.shape) return torch.Tensor(self.data[index, :, :, :]).float() def __len__(self): return self.len trn_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=RandomDataset(Training_lable, 89600), batch_size=args.batch_size, shuffle=True, **kwopt, drop_last=False) return trn_loader

这段代码定义了一个名为 "RandomDataset" 的数据集类，并定义了该类的构造函数、__getitem__ 和 __len__ 方法。构造函数 __init__ 接收两个参数：data 和 length。其中，data 是输入数据，length 是数据集的长度。__getitem__ 方法用于获取指定索引的数据。在该方法中，代码首先从输入数据中获取指定索引的数据，然后将其转换成 torch.Tensor，并将其返回。__len__ 方法返回该数据集的长度。

接下来，代码创建了一个名为 "trn_loader" 的数据加载器，该加载器使用 RandomDataset 类创建数据集，并使用 batch_size、shuffle 和 **kwopt 等参数进行配置。最后，代码返回了该数据加载器。该代码的目的是将训练数据和标签转换成 torch.Tensor，并创建一个 PyTorch 数据加载器，以便进行机器学习模型的训练。

class MyTrainData(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, img, transform=None): self.img = img self.transform = transform def __getitem__(self, index): img = self.img[index] img = torch.FloatTensor(img) return img def __len__(self): return len(self.img)

这是一个 PyTorch 中用于定义自定义训练数据集的类。其中，__init__ 方法用于初始化数据集，img 参数为输入的数据，transform 参数为对数据进行的变换操作；__getitem__ 方法则用于根据索引 index 获取对应的数据，并将其转换为 PyTorch 的 Tensor 对象；__len__ 方法则用于获取数据集的长度（即数据的数量）。通过这个类定义，我们可以使用 PyTorch 中的 DataLoader 对象来对数据进行批量读取和处理。