data_set = Data( root_path=args.root_path, data_path=args.data_path, flag=flag, size=[args.seq_len, args.label_len, args.pred_len], features=args.features, target=args.target, inverse=args.inverse, timeenc=timeenc, freq=freq, cols=args.cols )
时间: 2023-06-24 10:08:10 浏览: 73
这是一个初始化一个数据集对象的代码段,其中包含了一些参数:
- `root_path`:数据集的根目录路径;
- `data_path`:数据集的具体路径;
- `flag`:表示数据集的类型,比如训练集、测试集等;
- `size`:数据集的尺寸,包含了序列长度、标签长度和预测长度;
- `features`:表示数据集中包含的特征;
- `target`:表示数据集中的目标特征;
- `inverse`:表示是否需要将数据集反转;
- `timeenc`:表示时间编码器的类型;
- `freq`:表示时间序列的频率;
- `cols`:表示需要使用的数据集列名。
相关问题
scaler_path=args.scaler_path,
这是一个编程类的问题,我可以回答。这是一个 Python 代码中的一行,其中 args 是一个命令行参数解析器 argparse 的对象,scaler_path 是一个参数的名称,它的值是 args 对象中 scaler_path 参数的值。这行代码的作用是将 scaler_path 参数的值赋给一个名为 scaler_path 的变量。
data_iter = data_loader.get_loader(batch_size=args.batch_size)
这行代码应该是使用了一个 data_loader 对象的 get_loader 方法,返回了一个名为 data_iter 的迭代器对象,用于迭代数据集中的批量数据。其中,batch_size 参数来自 args 对象,可能是从命令行参数或配置文件中读取的超参数,用于指定每个批次中包含的样本数量。
具体实现可以参考以下示例代码:
```python
class DataLoader:
def __init__(self, dataset, batch_size):
self.dataset = dataset
self.batch_size = batch_size
def get_loader(self):
return iter(torch.utils.data.DataLoader(self.dataset, batch_size=self.batch_size))
# 构建数据集对象
train_dataset = MyDataset(train_data)
test_dataset = MyDataset(test_data)
# 构建数据加载器对象
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=args.batch_size)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=args.batch_size)
# 获取数据迭代器对象
train_iter = train_loader.get_loader()
test_iter = test_loader.get_loader()
```
在这个示例中,我们首先定义了一个名为 DataLoader 的类,用于包装 PyTorch 的 DataLoader 类。该类接受一个数据集对象和一个批量大小参数,并提供了一个 get_loader 方法,用于返回 PyTorch 的 DataLoader 对象的迭代器。
然后,我们使用自定义的 MyDataset 类来构建训练集和测试集对象,并使用 DataLoader 类来构建数据加载器对象。最后,我们使用 data_loader 对象的 get_loader 方法来获取训练集和测试集的迭代器对象。