深度学习视频数据集代码

以下是使用 PyTorch 加载视频数据集的示例代码：

import torch
import torchvision
from torchvision import transforms

# 定义数据转换
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((256, 256)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5])
])

# 加载数据集
train_dataset = torchvision.datasets.VideoFolder(
    root='path/to/dataset',
    transform=transform,
    extensions=('avi',),
    loader=torchvision.datasets.video_utils.video_loader,
    frame_rate=30,
    num_workers=4,
    clip_duration=16
)

# 创建数据加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    train_dataset,
    batch_size=4,
    shuffle=True,
    num_workers=4,
    pin_memory=True
)

# 遍历数据集
for i, (inputs, targets) in enumerate(train_loader):
    # 处理数据
    pass

在上面的代码中，`VideoFolder` 类用于加载视频数据集，`transform` 对视频进行预处理。`num_workers` 参数用于指定数据加载器使用的线程数，`clip_duration` 参数用于指定每个视频剪辑的长度。在训练过程中，我们可以使用 `train_loader` 逐批加载数据，进行模型训练。