def __getitem__(self, tokens): if not isinstance(tokens, (list, tuple)): return self.token_to_idx.get(tokens, self.unk) return [self.__getitem__(token) for token in tokens]

时间: 2024-04-26 21:21:57 浏览: 146
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ex07_list.rar_android_ex07_list

这段代码实现了在词表中查找token对应的索引。具体来说，如果传入的tokens是单个token，那么直接返回该token在词表中对应的索引，如果该token不在词表中，则返回unk（即未知词）对应的索引。如果传入的tokens是一个list或tuple，则递归地查找每一个token对应的索引，最终返回一个索引的list。这个方法使得我们可以通过词表将token序列映射为对应的索引序列，从而方便地进行模型输入的处理。
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例如，InsertItem用于插入新的列表项，SetItemText用于设置列表项的文字内容，GetItem和SetItemData则分别用于获取和设置与列表项关联的数据。同时，CListCtrl还支持通过消息映射处理如LVN_ITEMCHANGED等...
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解析Python中的__getitem__专有方法

def __getitem__(self, key): # 返回与key对应的值 该方法接受一个参数key，它可以是整数（对于序列来说）、字符串（对于字典来说）或其他任何可用作键的类型，并返回与key相对应的值。当尝试通过索引或键...

class DatasetXY(Dataset): def __init__(self, x, y): self._x = x self._y = y self._len = len(x) def __getitem__(self, item): # 每次循环的时候返回的值 return self._x[item], self._y[item] def __len__(self): return self._len

self._x和self._y分别保存了输入和目标数据。同时，使用len(x)获取数据集的长度，并将其保存在self._len中。 该类实现了两个重要的方法：__getitem__()和__len__()。 __getitem__()方法定义了在每次...

解释代码：class SpectrogramReader(object): """ Wrapper for short-time fourier transform of dataset """ def __init__(self, wave_scp, **kwargs): if not os.path.exists(wave_scp): raise FileNotFoundError("Could not find file {}".format(wave_scp)) self.stft_kwargs = kwargs self.wave_dict = parse_scps(wave_scp) self.wave_keys = [key for key in self.wave_dict.keys()] logger.info( "Create SpectrogramReader for {} with {} utterances".format( wave_scp, len(self.wave_dict))) def __len__(self): return len(self.wave_dict) def __contains__(self, key): return key in self.wave_dict # stft def _load(self, key): return stft(self.wave_dict[key], **self.stft_kwargs) # sequential index def __iter__(self): for key in self.wave_dict: yield key, self._load(key) # random index def __getitem__(self, key): if key not in self.wave_dict: raise KeyError("Could not find utterance {}".format(key)) return self._load(key)

这段代码定义了一个类 SpectrogramReader，它是一个用于数据集的短时傅里叶变换的包装器。在初始化时，需要传入一个音频文件列表（wave_scp）和其他参数（**kwargs），在构造函数中会检查文件列表是否存在，然后解析...

解释下面代码的作用“class Dataset(object): def __init__(self, mixture_reader, targets_reader_list): self.mixture_reader = mixture_reader self.keys_list = mixture_reader.wave_keys self.targets_reader_list = targets_reader_list def __len__(self): return len(self.keys_list) def _has_target(self, key): for targets_reader in self.targets_reader_list: if key not in targets_reader: return False return True def _index_by_key(self, key): """ Return a tuple like (matrix, [matrix, ...]) """ if key not in self.mixture_reader or not self._has_target(key): raise KeyError("Missing targets or mixture") target_list = [reader[key] for reader in self.targets_reader_list] return (self.mixture_reader[key], target_list) def _index_by_num(self, num): """ Return a tuple like (matrix, [matrix, ...]) """ if num >= len(self.keys_list): raise IndexError("Index out of dataset, {} vs {}".format( num, len(self.keys_list))) key = self.keys_list[num] return self._index_by_key(key) def _index_by_list(self, list_idx): """ Returns a list of tuple like [ (matrix, [matrix, ...]), (matrix, [matrix, ...]), ... ] """ if max(list_idx) >= len(self.keys_list): raise IndexError("Index list contains index out of dataset") return [self._index_by_num(index) for index in list_idx] def __getitem__(self, index): """ Implement to support multi-type index: by key, number or list """ if type(index) == int: return self._index_by_num(index) elif type(index) == str: return self._index_by_key(index) elif type(index) == list: return self._index_by_list(index) else: raise KeyError("Unsupported index type(int/str/list)")”

这段代码定义了一个名为...7. __getitem__(self, index)：这个方法是类的索引函数，它根据传入的索引类型（键、数字或列表）调用不同的方法来查找数据集中的样本。如果索引类型不被支持，则会引发一个KeyError异常。

class Animedataset(data.Dataset): def __init__(self): self.img_list = os.listdir(data_path) self.transforms = transforms def __len__(self): return len(self.img_list) def __getitem__(self, index): img = os.path.join(data_path,self.img_list[index]) img = np.array(Image.open(img)) img = self.transforms(image=img)["image"] return img这段代码什么意思

在这里，首先获取数据集中所有图像的文件名列表 self.img_list。然后定义数据预处理的操作 self.transforms，这个操作在之前已经解释过了。 2. __len__(self)：返回数据集的大小，即数据集中包含的图像数量。...

class myDataset(Dataset): def _init_(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file): self.csv_data = pd.read_csv(csv_file) with open(txt_file, 'r') as f: data_list = f.readlines() self.txt_data = data_list self.root_dir = root_dir def _ien_(self): return len(self.csv_data) def _getitem_(self, idx): data = (self.csv_data[idx], self.txt_data[idx]) return data

def __getitem__(self, idx): data = (self.csv_data.iloc[idx], self.txt_data[idx]) return data 请注意，我假设您使用了 PyTorch 的 Dataset 类来实现您自己的数据集类。如果您使用其他深度学习框架或...

def __len__(self): return len(self.data) def __getitem__(self, i): return self.data[i] def _prepare(self): raise NotImplementedError()解析

这段代码定义了一个基础的数据集类，包含了三个方法：__len__、__getitem__和_prepare。 __len__方法返回数据集的样本数量，它可以方便地被len()函数调用，返回数据集的大小。 __getitem__方法返回指定索引对应的...

class COCODataset(Dataset): def __init__(self, root_dir, transform=None): self.root_dir = root_dir self.transform = transform self.image_files = os.listdir(root_dir) def __len__(self): return len(self.image_files) def __getitem__(self, idx): img_path = os.path.join(self.root_dir, self.image_files[idx]) image = Image.open(img_path).convert('RGB') if self.transform: image = self.transform(image) return image

__getitem__ 方法根据给定的索引 idx 加载对应的图像数据，并将其转换为 RGB 格式。如果指定了 transform 函数，则在返回数据前进行数据预处理操作。最终，该方法返回处理后的图像数据。该类可以用于 PyTorch 的 ...

class my_dataset(Dataset): def __init__(self, dir): super(my_dataset, self).__init__() transform = transforms.Compose( transforms.ToTensor(), # 转为tensor类型 ) self.url = dir self.data = datasets.ImageFolder(self.url, transform=transform) def __len__(self): return self.data.__len__() def __getitem__(self, index): return self.data[index][0], self.data[index][1]

这是一个自定义的 PyTorch 数据集类 my_dataset，它继承了 Dataset 类，并实现了这个类的三个方法：__init__、__len__ 和__getitem__。 __init__ 方法中，首先调用了父类 Dataset 的构造函数，然后定义了一个 ...

class myDataset(Dataset): def __init__(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file): self.csv_data = pd.read_csv(csv_file) with open(txt_file, 'r') as f: data_list = f.readlines() self.txt_data = data_list self.root_dir = root_dir def __ien__(self): return len(self.csv_data) def __getitem__(self, idx): data = (self.csv_data[idx], self.txt_data[idx]) return data

def __getitem__(self, idx): data = (self.csv_data.iloc[idx], self.txt_data[idx]) return data 其次，在 __getitem__ 方法中，您正在尝试使用索引访问 self.csv_data 和 self.txt_data，这样会...

Fclass Container(object): def __init__(self): self.items = {} def getItem(self, uid): return self.items.get(uid) def addItem(self,item): self.items[item.uid] =item def removeItem(self, item): del self.items[item.uid] del item def __iter__(self): for item in self.items.values(: yield item

def getItem(self, uid): return self.items.get(uid) def addItem(self, item): self.items[item.uid] = item def removeItem(self, item): del self.items[item.uid] del item def __iter__(self):...

请解释以下代码：class LoadDataset(Dataset): def __init__(self, data): self.x = data def __len__(self): return self.x.shape[0] def __getitem__(self, idx): return torch.from_numpy(np.array(self.x[idx])).float(), \ torch.from_numpy(np.array(idx))

类中同时定义了两个方法：__len__和__getitem__。其中，__len__方法返回self.x的第一个维度的长度，即数据集的长度。__getitem__方法通过输入idx，从self.x中取出对应的数据，将其转换为torch.Tensor类型，并返回。...

class AudioReader(object): ''' Class that reads Wav format files Input as a different scp file address Output a matrix of wav files in all scp files. ''' def __init__(self, scp_path, sample_rate=8000): super(AudioReader, self).__init__() self.sample_rate = sample_rate self.index_dict = handle_scp(scp_path) self.keys = list(self.index_dict.keys()) def _load(self, key): src, sr = read_wav(self.index_dict[key], return_rate=True) if self.sample_rate is not None and sr != self.sample_rate: raise RuntimeError('SampleRate mismatch: {:d} vs {:d}'.format( sr, self.sample_rate)) return src def __len__(self): return len(self.keys) def __iter__(self): for key in self.keys: yield key, self._load(key) def __getitem__(self, index): if type(index) not in [int, str]: raise IndexError('Unsupported index type: {}'.format(type(index))) if type(index) == int: num_uttrs = len(self.keys) if num_uttrs < index and index < 0: raise KeyError('Interger index out of range, {:d} vs {:d}'.format( index, num_uttrs)) index = self.keys[index] if index not in self.index_dict: raise KeyError("Missing utterance {}!".format(index)) return self._load(index)

这段代码定义了一个 AudioReader 类，用于读取多个 wav 格式的音频文件。构造函数的参数为一个 scp 文件的...另外，类还实现了 __len__、__iter__ 和 __getitem__ 等函数，以支持对音频文件的遍历和索引访问。

class TimeWindowSequence(Sequence): def __init__(self, x, y, batch_size, window_size): self.x = x self.y = y self.batch_size = batch_size self.window_size = window_size self.window_count = int(np.ceil(x.shape[0] / window_size)) def __len__(self): return int(np.ceil(self.x.shape[0] / self.batch_size)) def __getitem__(self, idx): batch_x = np.zeros((self.batch_size, self.window_size, self.x.shape[1])) batch_y = np.zeros((self.batch_size, self.y.shape[1])) for i in range(self.batch_size): j = idx * self.batch_size + i if j >= self.window_count: break window_x = self.x[j*self.window_size:(j+1)*self.window_size, :] window_y = self.y[j*self.window_size:(j+1)*self.window_size, :] batch_x[i, :window_x.shape[0], :] = window_x batch_y[i, :] = window_y[-1, :] return batch_x, batch_y出现

def __getitem__(self, idx): batch_x = np.zeros((self.batch_size, self.window_size, self.x.shape[1])) batch_y = np.zeros((self.batch_size, self.y.shape[1])) for i in range(self.batch_size): j = ...

# 数据库加载 class Dataset(Dataset): def __init__(self, data): self.len = len(data) self.x_data = torch.from_numpy(np.array(list(map(lambda x: x[0], data)), dtype=np.float32)) self.y_data = torch.from_numpy(np.array(list(map(lambda x: x[-1], data)))).squeeze().long() def __getitem__(self, index): return self.x_data[index], self.y_data[index] def __len__(self): return self.len

2. 在__init__函数中，通过传入的数据data计算数据集的长度self.len，同时将数据中的输入特征x和对应的标签y分别提取出来，并将其转换为torch.tensor类型的数据，其中x的数据类型为float32，y的数据类型为long。...

class RegressionDataset(Dataset): def __init__(self, x, y): super().__init__() self.features = x self.targets = y def __getitem__(self, index): x = paddle.to_tensor(self.features[index], dtype='float32') y = paddle.to_tensor(self.targets[index], dtype='float32') return x, y def __len__(self): return len(self.features)

其中__init__函数初始化数据集的特征和目标，__getitem__函数返回指定索引的特征和目标，并将它们转换为paddle.Tensor类型，__len__函数返回数据集的长度（即数据样本的数量）。这样定义数据集类可以方便...

class FlowerDataset(Dataset): def __init__(self, filenames, labels, transform): self.filenames = filenames self.labels = labels self.transform = transform def __len__(self): return len(self.filenames) def __getitem__(self, idx): filename = os.path.basename(self.filenames[idx]) image = None # if if os.path.exists(filename): image = Image.open(self.filenames[idx]).convert('RGB') else: print("文件不存在") if image is None: return self.__getitem__(idx + 1) if image is not None: image = self.transform(image) return image, self.labels[idx]在getitem中发现大量的image is None怎么办

在 __getitem__ 方法中，如果图片不存在，会打印出 "文件不存在"，然后继续执行 if image is None 的代码块，这里的目的是检查图片是否加载成功。如果图片加载成功，image 会被转换为 RGB 格式，并返回该...

def __init__(self, root_dir, transform=None): self.root_dir = root_dir self.transform = transform self.vi_files = sorted(os.listdir(os.path.join(root_dir, 'vi'))) def __len__(self): return len(self.vi_files) def __getitem__(self, idx): vi_filename = self.vi_files[idx] vi_path = os.path.join(self.root_dir, 'vi', vi_filename) with open(vi_path, 'rb') as f: vi_image = Image.open(f).convert('RGB') if self.transform: vi_image = self.transform(vi_image) return vi_image

__len__() 方法返回数据集的大小，__getitem__() 方法实现了数据的加载和预处理操作。在这个实现中，每个图像被解码为 RGB 格式，并且根据 transform 执行一些数据增强操作（如果有的话），最后返回处理后的图像数据...

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