def transform_fn(sample, eps=1e-7): data, mask = sample data = (data.to(torch.float) / 127.) - 1. mask = mask.to(torch.float) return data, mask是什么意思

这段代码定义了一个名为 `transform_fn` 的函数，该函数接受一个样本 `sample` 和一个可选参数 `eps`。

函数的功能是对输入的样本进行转换。转换过程如下：

1. 将输入的样本拆分为 `data` 和 `mask` 两个部分，分别赋值给变量 `data` 和 `mask`。

2. 将 `data` 张量的数据类型转换为 `torch.float`，然后将其除以 127，并减去 1。这个操作的目的是将数据归一化到 -1 到 1 的范围内。

3. 将 `mask` 张量的数据类型转换为 `torch.float`。

4. 返回经过转换后的 `data` 和 `mask`。

总结来说，这个函数的作用是对输入的样本进行数据类型转换和归一化处理，然后返回转换后的结果。这种数据转换常用于机器学习任务中，以便对数据进行预处理或者适应模型的输入要求。

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class Dn_datasets(Dataset): def __init__(self, data_root, data_dict, transform, load_all=False, to_gray=False, s_factor=1, repeat_crop=1): self.data_root = data_root self.transform = transform self.load_all = load_all self.to_gray = to_gray self.repeat_crop = repeat_crop if self.load_all is False: self.data_dict = data_dict else: self.data_dict = [] for sample_info in data_dict: sample_data = Image.open('/'.join((self.data_root, sample_info['path']))).copy() if sample_data.mode in ['RGBA']: sample_data = sample_data.convert('RGB') width = sample_info['width'] height = sample_info['height'] sample = { 'data': sample_data, 'width': width, 'height': height } self.data_dict.append(sample) def __len__(self): return len(self.data_dict) def __getitem__(self, idx): sample_info = self.data_dict[idx] if self.load_all is False: sample_data = Image.open('/'.join((self.data_root, sample_info['path']))) if sample_data.mode in ['RGBA']: sample_data = sample_data.convert('RGB') else: sample_data = sample_info['data'] if self.to_gray: sample_data = sample_data.convert('L') # crop (w_start, h_start, w_end, h_end) image = sample_data target = sample_data sample = {'image': image, 'target': target} if self.repeat_crop != 1: image_stacks = [] target_stacks = [] for i in range(self.repeat_crop): sample_patch = self.transform(sample) image_stacks.append(sample_patch['image']) target_stacks.append(sample_patch['target']) return torch.stack(image_stacks), torch.stack(target_stacks) else: sample = self.transform(sample) return sample['image'], sample['target']

这段代码是用来创建一个自定义的 PyTorch 数据集类，名为 Dn_datasets。它的构造函数接受四个参数：data_root，data_dict，transform 和 load_all。其中，data_root 是数据集的根目录，data_dict 是一个字典，包含了数据集中每个样本的路径、宽度和高度等信息，transform 是一个用于数据增强的 torchvision.transforms 实例，load_all 是一个布尔值，指示是否将整个数据集加载到内存中。

在 __init__ 函数中，如果 load_all 是 False，那么 self.data_dict 直接赋值为传入的 data_dict；否则，它会遍历 data_dict 中的每个样本，将其加载到内存中，并将其图像数据、宽度和高度信息封装为一个字典，并将其存储到 self.data_dict 中。

__len__ 函数返回数据集的样本数量，__getitem__ 函数接受一个索引 idx，返回该索引对应的样本。如果 load_all 是 False，那么它会从磁盘上读取该样本的图像数据；否则，它会从 self.data_dict 中读取该样本的图像数据。如果 to_gray 是 True，那么它会将图像转换为灰度图。最后，如果 repeat_crop 大于 1，那么它会对该样本进行多次裁剪，并返回多个图像和目标对作为一个元组；否则，它会对该样本进行单次裁剪，并返回一个图像和目标对作为一个元组。

import torch from torch.utils.data import Dataset from tools import ReadIntArray, OneHotData class SSQDataset(Dataset): def __init__(self, file_path, my_detection, sample_nums): self.file_path = file_path self.my_detection = my_detection self.sample_nums = sample_nums self.my_list = ReadIntArray(self.file_path) def __getitem__(self, my_index): data_list = [] target_list = [] start_index = my_index for sample_num in range(self.sample_nums): data_list.append(self.my_list[start_index + sample_num]) if self.my_detection in self.my_list[start_index + self.sample_nums]: target_list = [1, 0] else: target_list = [0, 1] data_list = OneHotData(data_list) data_list = torch.tensor(data_list, dtype=torch.float32) target_list = torch.tensor(target_list, dtype=torch.float32) return data_list, target_list def __len__(self): return len(self.my_list) - self.sample_nums

这段代码定义了一个名为SSQDataset的数据集类，用于读取文件并将其转换为模型可接受的数据格式。其中：

- `file_path`表示数据文件路径；
- `my_detection`表示要检测的目标，例如在双色球中是要预测的红球还是蓝球；
- `sample_nums`表示每个样本中包含的数据点数；
- `ReadIntArray`函数用于读取数据文件并将其转换为整数列表；
- `__getitem__`函数用于获取某个索引位置的数据，并将其转换为模型可接受的数据格式，同时将该数据对应的目标标签也转换为模型可接受的格式；
- `OneHotData`函数用于将原始数据转换为独热编码格式；
- `__len__`函数用于返回数据集的长度。

这个数据集类可以用于训练模型，例如：

from torch.utils.data import DataLoader
from model import MyModel

dataset = SSQDataset(file_path='data/ssq.txt', my_detection='red', sample_nums=5)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

model = MyModel()
for data, target in dataloader:
    output = model(data)
    loss = compute_loss(output, target)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

这里假设模型类为`MyModel`，使用PyTorch内置的`DataLoader`类将数据集分成批次进行训练。在每个批次中，将数据输入模型，计算损失并进行反向传播和优化。