dataset_type = 'VideoDataset' data_root = 'data/kinetics400/train_256' data_root_val = 'data/kinetics400/val_256' ann_file_train = 'data/kinetics400/train_video_list.txt' ann_file_val = 'data/kinetics400/val_video_list.txt' ann_file_test = 'data/kinetics400/val_video_list.txt' img_norm_cfg = dict( mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, 57.12, 57.375], to_bgr=False) train_pipeline = [ dict(type='DecordInit'), dict(type='SampleFrames', clip_len=32, frame_interval=2, num_clips=1), dict(type='DecordDecode'), dict(type='Resize', scale=(-1, 256)), dict(type='RandomResizedCrop'), dict(type='Resize', scale=(224, 224), keep_ratio=False), dict(type='Flip', flip_ratio=0.5), dict(type='Normalize', **img_norm_cfg), dict(type='FormatShape', input_format='NCTHW'), dict(type='Collect', keys=['imgs', 'label'], meta_keys=[]), dict(type='ToTensor', keys=['imgs', 'label']) ]

时间: 2023-06-19 13:07:57 浏览: 158
这是一个视频数据集的配置信息，使用的是Kinetics400数据集。其中train_pipeline是训练数据集的预处理操作，包括DecordInit（初始化）、SampleFrames（采样帧）、DecordDecode（解码）、Resize（缩放）、RandomResizedCrop（随机裁剪）、Resize（缩放）、Flip（随机翻转）、Normalize（归一化）、FormatShape（格式转换）和Collect（收集数据）等操作。ToTensor是将数据转换为张量。这些操作将视频数据处理为模型可以使用的形式。
相关问题

self.train_path = dataset + '/data/train.txt'

这行代码定义了训练集数据文件的路径，其中`dataset`是数据集的名称，`train.txt`是训练集数据文件的名称。`+`是Python中的字符串拼接操作符，将字符串`'/data/train.txt'`拼接在`dataset`字符串后面，得到完整的训练集数据文件路径。例如，如果`dataset`是`'my_dataset'`，则完整的训练集数据文件路径为`'my_dataset/data/train.txt'`。这里假设数据集的根目录是`'./data'`，也就是数据集文件夹与代码文件夹在同一级目录下。

代码解释dataset_train, dataset_val = ds.load_train_val_dataset()

这段代码的作用是调用ds（数据集）的load_train_val_dataset方法，将训练集和验证集加载到dataset_train和dataset_val中。 具体来说，load_train_val_dataset方法会先读取数据集的原始数据，然后进行一些预处理，如图像归一化、数据增强等。接着，将处理后的数据划分成训练集和验证集，并返回这两个数据集的迭代器对象，可以通过这些迭代器分批读取数据进行训练和验证。

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sonar数据集，已处理成.mat格式，包括数据和类标，用于机器学习，聚类，分类等问题的研究

data = dict( samples_per_gpu=4, workers_per_gpu=4, train=dict( type=dataset_type, data_root=data_root, img_dir='JPEGImages', ann_dir='SegmentationClass', split='ImageSets/Segmentation/train.txt', pipeline=train_pipeline), val=dict( type=dataset_type, data_root=data_root, img_dir='JPEGImages', ann_dir='SegmentationClass', split='ImageSets/Segmentation/val.txt', pipeline=test_pipeline), test=dict( type=dataset_type, data_root=data_root, img_dir='JPEGImages', ann_dir='SegmentationClass', split='ImageSets/Segmentation/val.txt', pipeline=test_pipeline))解释一下这段代码

- data_root：指定数据集存储的根目录。 - img_dir：指定图像存放的目录。 - ann_dir：指定标注信息存放的目录。 - split：指定图像和标注信息之间的对应关系，如训练集、验证集或测试集的图像列表文件路径...

data = dict( videos_per_gpu=8, workers_per_gpu=2, val_dataloader=dict( videos_per_gpu=1, workers_per_gpu=1 ), test_dataloader=dict( videos_per_gpu=1, workers_per_gpu=1 ), train=dict( type=dataset_type, ann_file=ann_file_train, data_prefix=data_root, pipeline=train_pipeline), val=dict( type=dataset_type, ann_file=ann_file_val, data_prefix=data_root_val, pipeline=val_pipeline), test=dict( type=dataset_type, ann_file=ann_file_test, data_prefix=data_root_val, pipeline=test_pipeline)) evaluation = dict( interval=5, metrics=['top_k_accuracy', 'mean_class_accuracy'])

- 训练集的类型（type）、注释文件（ann_file_train）、数据前缀（data_prefix）和数据处理管道（pipeline） - 验证集的类型（type）、注释文件（ann_file_val）、数据前缀（data_prefix_val）和数据处理管道...

val_loader = data.DataLoader(dataset)

这段代码创建了一个名为 val_loader 的数据加载器，用于加载名为 dataset 的数据集。DataLoader 是 PyTorch 提供的一个工具，用于加载数据集并将其转换为可以输入到模型中的形式。在这里，val_loader 将被...

train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset)

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, sampler=train_sampler) 其中train_dataset是你的训练数据集，batch_size是你指定的批量大小。然后，你可以将train_...

# 创建输入管道 dataset_train = dataset_train.map(load_image_train,num_parallel_calls=auto) dataset_val = dataset_val.map(load_image_test,num_parallel_calls=auto)

在训练过程中，dataset_train 和 dataset_val 分别被映射到 load_image_train 和 load_image_test 函数，以便对训练集和验证集中的图像进行加载和处理。num_parallel_calls 参数表示可以并行调用的函数...

val_dataset = DataGenerator(val_lines, input_shape, False)

它接受三个参数：val_lines、input_shape 和 is_train。 val_lines 表示验证集的数据列表，其中每个元素为一条验证数据，比如一张图片的路径和对应的标签。 input_shape 表示输入数据的形状，比如一张...

train_dataset = ImageFolder(root="./train", transform=transform) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) val_dataset = ImageFolder(root="./val", transform=transform) val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False) test_dataset = ImageFolder(root="./test", transform=transform) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)怎么改写为本地C盘的文件

train_dataset = ImageFolder(root="C:/train", transform=transform) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) val_dataset = ImageFolder(root="C:/val", transform=...

train_dataset, seq_len, n_features = create_dataset(train_data) val_dataset, _, _ = create_dataset(val_data)

这段代码中，create_dataset(train_data)函数返回了三个值，分别为train_dataset、seq_len和n_features。同样，create_dataset(val_data)函数也返回了三个值，但在这里我们只需要前两个值，因此使用_来...

train_data_tensor_list = [torch.tensor(x) for x in train_data_list] train_data_tensor = torch.stack(train_data_tensor_list) train_label_tensor = torch.tensor(train_label_list) val_data_tensor = torch.stack(val_data_list) val_label_tensor = torch.tensor(val_label_list) train_dataset = TensorDataset(train_data_tensor, train_label_tensor) val_dataset = TensorDataset(val_data_tensor, val_label_tensor)

接下来，将 train_data_list 中的每个元素都转化为一个 PyTorch 的 tensor，并将这些 tensor 存储在一个列表 train_data_tensor_list 中。然后，使用 torch.stack() 函数将 train_data_tensor_list 中的 tensor 沿着...

train_loader = data.DataLoader(train_dataset, batch_size)

具体来说，train_dataset 是一个数据集（dataset），包含了我们用来训练模型的所有数据。batch_size 则是指定了每个小批次要包含多少个数据样本。 data.DataLoader 则是一个 PyTorch 中内置的函数，用来创建...

train_loader = torch.utils.data.DataLoader

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True) 这里将训练数据集 train_dataset 加载到一个 DataLoader 中，每个批次的大小为 32，且打乱了数据集的顺序。

if distributed: train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset, shuffle=True, ) val_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(val_dataset, shuffle=False, ) batch_size = batch_size // ngpus_per_node shuffle = False else: train_sampler = None val_sampler = None shuffle = True

这段代码的作用是为分布式训练设置数据采样器，并根据是否为分布式训练设置 batch size 和 shuffle。 如果 distributed 为真，表示进行分布式训练，需要使用 DistributedSampler 来对训练集和验证集进行采样。...

train_data_tensor_list = [torch.tensor(x) for x in train_data_list] train_data_tensor = torch.stack(train_data_tensor_list) train_label_tensor = torch.tensor(train_label_list) train_dataset = TensorDataset(train_data_tensor, train_label_tensor) print(train_dataset) val_data_tensor_list = [torch.tensor(x) for x in val_data_list] val_data_tensor = torch.stack(val_data_tensor_list) val_label_tensor = torch.tensor(val_label_list) val_dataset = TensorDataset(val_data_tensor, val_label_tensor) print(val_dataset)

接下来，使用列表解析式将 train_data_list 中的每个样本转换为一个 PyTorch tensor，并将这些 tensor 存储在 train_data_tensor_list 列表中。然后，使用 torch.stack() 函数将 train_data_tensor_list 中的 tensor...

解释train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(pgd_dataset)

这行代码是用来创建一个PyTorch中的DataLoader对象，以便我们可以在训练模型时加载和处理...在这个例子中，train_dataloader是一个从pgd_dataset中加载数据的迭代器，我们可以使用它来迭代训练数据集中的每个批次数据。

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