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

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。

相关问题

""" 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")

class DataFolder(data.Dataset): """ ImageFolder can be used to load images where there are no labels.""" def __init__(self, root, TreePoint,dataLenPerFile, transform=None ,loader=default_loader): # dataLenPerFile is the number of all octnodes in one 'mat' file on average dataNames = [] for filename in sorted(glob.glob(root)): if is_image_file(filename): dataNames.append('{}'.format(filename)) self.root = root self.dataNames =sorted(dataNames) self.transform = transform self.loader = loader self.index = 0 self.datalen = 0 self.dataBuffer = [] self.fileIndx = 0 self.TreePoint = TreePoint self.fileLen = len(self.dataNames) assert self.fileLen>0,'no file found!' # self.dataLenPerFile = dataLenPerFile # you can replace 'dataLenPerFile' with the certain number in the 'calcdataLenPerFile' self.dataLenPerFile = self.calcdataLenPerFile() # you can comment this line after you ran the 'calcdataLenPerFile'

这段代码定义了一个自定义的 `DataFolder` 类，该类继承自 `torchvision.datasets.Dataset` 类，用于加载图像数据集。

构造函数 `__init__` 接受以下参数：

- `root`：数据集的根目录，可以是包含图像文件的文件夹路径或包含通配符的文件路径。
- `TreePoint`：树结构的某个节点。
- `dataLenPerFile`：每个 'mat' 文件中平均包含的八叉树节点数量。
- `transform`：可选参数，用于对图像进行预处理的数据转换操作。
- `loader`：可选参数，用于加载图像的函数，默认为 `default_loader` 函数。

在构造函数中，首先通过 `glob.glob(root)` 使用通配符获取匹配 `root` 路径下的文件名列表，并使用 `is_image_file()` 函数过滤出图像文件，将它们添加到 `dataNames` 列表中。

接下来，设置了一些类变量和实例变量，包括 `root`、`dataNames`、`transform`、`loader`、`index`、`datalen`、`dataBuffer`、`fileIndx`、`TreePoint` 和 `fileLen`。

最后，通过断言确保找到了至少一个文件，否则抛出异常。

值得注意的是，在构造函数中还有一行被注释掉的代码：`self.dataLenPerFile = self.calcdataLenPerFile()`。它调用了一个名为 `calcdataLenPerFile()` 的方法来计算每个 'mat' 文件中的八叉树节点数量，并将结果赋给 `self.dataLenPerFile`。你可以在运行了 `calcdataLenPerFile()` 方法后，将其注释掉，然后直接使用给定的 `dataLenPerFile` 参数来指定值。

这段代码创建了一个自定义的数据集类，并提供了一些便捷的属性和方法来处理图像数据集。