class ConvertToMultiChannelBasedOnBratsClassesd(MapTransform): def __call__(self, data): d = dict(data) for key in self.keys: result = [] result.append(torch.logical_or(d[key] == 2, d[key] == 3)) result.append(torch.logical_or(torch.logical_or(d[key] == 2, d[key] == 3), d[key] == 1)) result.append(d[key] == 2) d[key] = torch.stack(result, axis=0).float() return d

这是一个名为`ConvertToMultiChannelBasedOnBratsClassesd`的类，继承自`MapTransform`。它的作用是将输入数据转换为基于Brats类别的多通道表示。

在`__call__`方法中，首先将输入数据转换为字典类型。然后，对于字典中的每个键（key），进行以下操作：

1. 创建一个空列表`result`。
2. 将满足条件`d[key] == 2`或`d[key] == 3`的元素设置为逻辑True，并将其添加到`result`列表中。
3. 将满足条件`d[key] == 2`、`d[key] == 3`或`d[key] == 1`的元素设置为逻辑True，并将其添加到`result`列表中。
4. 将满足条件`d[key] == 2`的元素设置为逻辑True，并将其添加到`result`列表中。
5. 使用torch的`stack`函数将`result`列表中的元素沿着新的维度（axis=0）进行堆叠，并将结果转换为浮点型。
6. 将转换后的结果赋值给字典中的键（key）。
7. 返回转换后的字典。

请注意，这段代码中使用了torch库，因此需要确保已正确导入该库。

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解释代码： def __contains__(self, key): return key in self.wave_dict

这是一个 Python 类中的一个方法，这个方法用于检查一个键是否在一个字典中。

其中，self 是指类实例本身，wave_dict 是类中的一个属性，表示一个字典。

在这个方法中，使用了 in 关键字来判断 key 是否在 self.wave_dict 中，如果在，则返回 True，否则返回 False。这个方法可以让我们通过 in 关键字来判断一个键是否在类中的字典中。

class Dn_datasets(Dataset): def __init__(self, data_root, data_dict, transform, load_all=False, to_gray=False, s_factor=1, repeat_crop=1): self.data_root = data_root self.transform = transform self.load_all = load_all self.to_gray = to_gray self.repeat_crop = repeat_crop if self.load_all is False: self.data_dict = data_dict else: self.data_dict = [] for sample_info in data_dict: sample_data = Image.open('/'.join((self.data_root, sample_info['path']))).copy() if sample_data.mode in ['RGBA']: sample_data = sample_data.convert('RGB') width = sample_info['width'] height = sample_info['height'] sample = { 'data': sample_data, 'width': width, 'height': height } self.data_dict.append(sample) def __len__(self): return len(self.data_dict) def __getitem__(self, idx): sample_info = self.data_dict[idx] if self.load_all is False: sample_data = Image.open('/'.join((self.data_root, sample_info['path']))) if sample_data.mode in ['RGBA']: sample_data = sample_data.convert('RGB') else: sample_data = sample_info['data'] if self.to_gray: sample_data = sample_data.convert('L') # crop (w_start, h_start, w_end, h_end) image = sample_data target = sample_data sample = {'image': image, 'target': target} if self.repeat_crop != 1: image_stacks = [] target_stacks = [] for i in range(self.repeat_crop): sample_patch = self.transform(sample) image_stacks.append(sample_patch['image']) target_stacks.append(sample_patch['target']) return torch.stack(image_stacks), torch.stack(target_stacks) else: sample = self.transform(sample) return sample['image'], sample['target']

这段代码是用来创建一个自定义的 PyTorch 数据集类，名为 Dn_datasets。它的构造函数接受四个参数：data_root，data_dict，transform 和 load_all。其中，data_root 是数据集的根目录，data_dict 是一个字典，包含了数据集中每个样本的路径、宽度和高度等信息，transform 是一个用于数据增强的 torchvision.transforms 实例，load_all 是一个布尔值，指示是否将整个数据集加载到内存中。

在 __init__ 函数中，如果 load_all 是 False，那么 self.data_dict 直接赋值为传入的 data_dict；否则，它会遍历 data_dict 中的每个样本，将其加载到内存中，并将其图像数据、宽度和高度信息封装为一个字典，并将其存储到 self.data_dict 中。

__len__ 函数返回数据集的样本数量，__getitem__ 函数接受一个索引 idx，返回该索引对应的样本。如果 load_all 是 False，那么它会从磁盘上读取该样本的图像数据；否则，它会从 self.data_dict 中读取该样本的图像数据。如果 to_gray 是 True，那么它会将图像转换为灰度图。最后，如果 repeat_crop 大于 1，那么它会对该样本进行多次裁剪，并返回多个图像和目标对作为一个元组；否则，它会对该样本进行单次裁剪，并返回一个图像和目标对作为一个元组。