但是我已经声明过了 class satDataSet(data.Dataset): def __init__(self,root,filetypefile,transform=None): super(satDataSet,self).__init__() self.root = root self.files = [] self.transforms = transform df = pd.read_csv(filetypefile,names=['filename','satType']) for adf in df.values: dat_file = os.path.join(self.root,r"%s" % adf[0]) typename = int("%d" % adf[1]) self.files.append({ "datFile":dat_file, "typename":typename}) def __len__(self): return len(self.files) # 返回数据集的长度 def __getitem__(self, index): ##一张图像一张图像的读取,并处理,即三维的 datafiles = self.files[index] label = datafiles["typename"] #satdata = torch.from_numpy(np.load(datafiles["datFile"])["sat"]) satdata = np.load(datafiles["datFile"])["sat"] satdata = np.transpose(satdata, (1, 2, 0)) #print("satdata.shape",satdata.shape) ## 将数据纬度转化成(100, 101, 19)将通道数放在最后 # 将 NumPy 数组转换为 PIL 图像对象 #satdata = Image.fromarray(satdata) satdata = preprocess_data(satdata,opt) satdata = torch.from_numpy(satdata.transpose((2, 0, 1))) # 转换为 PyTorch 张量 label = torch.from_numpy(np.array([label])) return satdata,label
时间: 2024-04-18 15:27:32 浏览: 20
根据你提供的代码,你定义了一个名为satDataSet` 的类,该类继承自 `data.Dataset`。这是一个自定义的数据集类,用于加载和处理卫星图像数据集。
在这个自定义数据集类中,你实现了 `__init__`、`__len__` 和 `__getitem__` 方法。其中,`__init__` 方法初始化了数据集的根目录、文件列表和转换函数。`__len__` 方法返回了数据集的长度,即文件列表的长度。`__getitem__` 方法根据给定的索引,从文件列表中获取对应的文件名、标签,并进行相应的数据处理和转换操作。
这样,通过实现这些方法,你可以使用这个自定义数据集类来创建数据加载器,并在训练过程中迭代地获取样本数据。
请注意,这个自定义数据集类并不是 Python 的内置类或函数,而是你根据 `data.Dataset` 类进行的自定义实现。在使用时需要确保导入正确的模块,并按照正确的方式调用和使用该类。
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""" This code is based on the Torchvision repository, which was licensed under the BSD 3-Clause. """ import os import pickle import sys import numpy as np import torch from PIL import Image from torch.utils.data import Dataset from utils.mypath import MyPath from torchvision.datasets.utils import check_integrity, download_and_extract_archive class simclr_c10(Dataset): base_folder = 'D:/wjd/simclr_c10' filename = "simclr_c10" def __init__(self, root=MyPath.db_root_dir('wjd/simclr_c10/'), train=True, transform=None, download=False): super('wjd/simclr_c10/', self).__init__() self.data = None self.root = root self.transform = transform self.train = train # training set or test set self.classes = ['Al', 'Ag', 'Au', 'Cu', 'W', 'V', 'Ta', 'Mo'] def __getitem__(self, index): """ Args: index (int): Index Returns: dict: {'image': image, 'target': index of target class, 'meta': dict} """ img, target = self.data[index], self.targets[index] img_size = (img.shape[0], img.shape[1]) img = Image.fromarray(img) class_name = self.classes[target] if self.transform is not None: img = self.transform(img) out = {'image': img, 'target': target, 'meta': {'im_size': img_size, 'index': index, 'class_name': class_name}} return out def get_image(self, index): img = self.data[index] return img def __len__(self): return len(self.data) def extra_repr(self): return "Split: {}".format("Train" if self.train is True else "Test") return outside function,这段代码正确吗
这段代码有一些问题:
1. `super('wjd/simclr_c10/', self).__init__()` 这句话不正确,应该是 `super(simclr_c10, self).__init__()`
2. `self.targets` 在代码中没有定义,需要在 `__init__` 函数中将其定义并初始化
3. `return outside function` 这句话不应该出现在类定义中,需要将其删除
4. 另外,`check_integrity` 和 `download_and_extract_archive` 函数在代码中没有使用,可以删除
修正后的代码如下所示:
```
import os
import pickle
import sys
import numpy as np
import torch
from PIL import Image
from torch.utils.data import Dataset
from utils.mypath import MyPath
class simclr_c10(Dataset):
base_folder = 'D:/wjd/simclr_c10'
filename = "simclr_c10"
def __init__(self, root=MyPath.db_root_dir('wjd/simclr_c10/'), train=True, transform=None, download=False):
super(simclr_c10, self).__init__()
self.data = None
self.targets = []
self.root = root
self.transform = transform
self.train = train # training set or test set
self.classes = ['Al', 'Ag', 'Au', 'Cu', 'W', 'V', 'Ta', 'Mo']
self._load_data()
def _load_data(self):
if self.train:
data_file = os.path.join(self.root, self.base_folder, 'train.pkl')
else:
data_file = os.path.join(self.root, self.base_folder, 'test.pkl')
with open(data_file, 'rb') as f:
data = pickle.load(f)
self.data = data['data']
self.targets = data['targets']
def __getitem__(self, index):
"""
Args:
index (int): Index
Returns:
dict: {'image': image, 'target': index of target class, 'meta': dict}
"""
img, target = self.data[index], self.targets[index]
img_size = (img.shape[0], img.shape[1])
img = Image.fromarray(img)
class_name = self.classes[target]
if self.transform is not None:
img = self.transform(img)
out = {'image': img, 'target': target, 'meta': {'im_size': img_size, 'index': index, 'class_name': class_name}}
return out
def get_image(self, index):
img = self.data[index]
return img
def __len__(self):
return len(self.data)
def extra_repr(self):
return "Split: {}".format("Train" if self.train is True else "Test")
```
修改函数def __init__(self, args_dict, set,transform = None)
好的,以下是修改后的`__init__`函数:
```python
import torch
from torch.utils.data import Dataset
import os
from PIL import Image
from torchvision import transforms
class MyDataset(Dataset):
def __init__(self, args_dict, set, transform=None):
self.args_dict = args_dict
self.set = set
self.transform = transform
self.data_path = os.path.join(args_dict['root_dir'], set)
self.img_names = os.listdir(self.data_path)
def __len__(self):
return len(self.img_names)
def __getitem__(self, idx):
img_path = os.path.join(self.data_path, self.img_names[idx])
img = Image.open(img_path).convert('RGB')
if self.transform:
img = self.transform(img)
return img
```
在这个示例中,我们添加了三个新的参数:`args_dict`、`set`和`transform`。`args_dict`是一个包含各种参数的字典,`set`是一个字符串,用于指定数据集名称(例如,"train"或"val"等),`transform`是一个可选的数据预处理函数。
在`__init__`函数中,我们首先将这些参数保存到类的属性中。然后,我们根据`args_dict`中提供的根目录和`set`参数构建数据集的路径。接下来,我们使用Python的`os`模块中的`listdir`函数列出数据集中所有图像的文件名,并将它们保存在`img_names`属性中。
在`__len__`函数中,我们返回数据集中图像的数量。在`__getitem__`函数中,我们首先根据给定的索引获取相应的图像文件路径,并使用PIL库中的`Image.open`函数打开图像。然后,如果`transform`参数不为空,我们将应用它来对图像进行预处理。最后,我们返回图像张量作为数据集中的单个样本。
请注意,这只是一个示例,你可以根据自己的需要进行修改,例如,你可能需要添加额外的标签或元数据,或者使用其他的图像预处理库(例如,OpenCV等)。