import os import pickle import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout from keras.models import Sequential from keras.optimizers import adam_v2 from keras_preprocessing.image import ImageDataGenerator from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder, LabelBinarizer def load_data(filename=r'/root/autodl-tmp/RML2016.10b.dat'): with open(r'/root/autodl-tmp/RML2016.10b.dat', 'rb') as p_f: Xd = pickle.load(p_f, encoding="latin-1") # 提取频谱图数据和标签 spectrograms = [] labels = [] train_idx = [] val_idx = [] test_idx = [] np.random.seed(2016) a = 0 for (mod, snr) in Xd: X_mod_snr = Xd[(mod, snr)] for i in range(X_mod_snr.shape[0]): data = X_mod_snr[i, 0] frequency_spectrum = np.fft.fft(data) power_spectrum = np.abs(frequency_spectrum) ** 2 spectrograms.append(power_spectrum) labels.append(mod) train_idx += list(np.random.choice(range(a * 6000, (a + 1) * 6000), size=3600, replace=False)) val_idx += list(np.random.choice(list(set(range(a * 6000, (a + 1) * 6000)) - set(train_idx)), size=1200, replace=False)) a += 1 # 数据预处理 # 1. 将频谱图的数值范围调整到0到1之间 spectrograms_normalized = spectrograms / np.max(spectrograms) # 2. 对标签进行独热编码 label_binarizer = LabelBinarizer() labels_encoded= label_binarizer.fit_transform(labels) # transfor the label form to one-hot # 3. 划分训练集、验证集和测试集 # X_train, X_temp, y_train, y_temp = train_test_split(spectrograms_normalized, labels_encoded, test_size=0.15, random_state=42) # X_val, X_test, y_val, y_test = train_test_split(X_temp, y_temp, test_size=0.5, random_state=42) spectrogramss = np.array(spectrograms_normalized) print(spectrogramss.shape) labels = np.array(labels) X = np.vstack(spectrogramss) n_examples = X.shape[0] test_idx = list(set(range(0, n_examples)) - set(train_idx) - set(val_idx)) np.random.shuffle(train_idx) np.random.shuffle(val_idx) np.random.shuffle(test_idx) X_train = X[train_idx] X_val = X[val_idx] X_test = X[test_idx] print(X_train.shape) print(X_val.shape) print(X_test.shape) y_train = labels[train_idx] y_val = labels[val_idx] y_test = labels[test_idx] print(y_train.shape) print(y_val.shape) print(y_test.shape) # X_train = np.expand_dims(X_train,axis=-1) # X_test = np.expand_dims(X_test,axis=-1) # print(X_train.shape) return (mod, snr), (X_train, y_train), (X_val, y_val), (X_test, y_test) 这是我的数据预处理代码

你的数据预处理代码看起来很完整。它首先加载pickle文件，然后提取频谱图数据和标签。接下来，它对频谱图数据进行归一化处理，并对标签进行独热编码。最后，它将数据集划分为训练集、验证集和测试集，并返回这些数据集。

在代码中，你还有一些注释掉的代码段，例如对数据集进行划分的部分。如果你打算使用这些划分代码，你可以取消注释相应的行。另外，如果你的频谱图数据维度是二维的，你可能需要使用`np.expand_dims`函数将其扩展为三维，以便与Conv2D层兼容。

如果你还有其他问题或需要进一步帮助，请随时问我。

相关问题

import os import pickle import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline

这是一个 Python 脚本的开头部分，它引入了一些常用的数据科学和可视化库，包括 os、pickle、numpy、pandas 和 matplotlib。其中 %matplotlib inline 表示将绘图直接嵌入到 Jupyter Notebook 或 IPython 中，而不是弹出一个独立的窗口。这个语句通常放在开头，以确保绘图能够正确显示。

import xml.etree.ElementTree as ET import pickle import os from os import listdir, getcwd from os.path import join import random

您好，这段代码是用Python编写的，主要包含了以下几个模块的引用：

- `xml.etree.ElementTree as ET`：用于解析和操作XML文件的模块。在这段代码中可能被用于读取或者创建XML文件。
- `pickle`：Python的序列化和反序列化模块，用于将Python对象转换为二进制数据以便进行存储或者网络传输。
- `os`：Python的操作系统接口模块，提供了对操作系统的各种操作，如文件操作、进程管理等。
- `random`：Python的随机数生成模块，用于生成随机数或者随机序列。

此外，这段代码还包含了一些函数，但是缺少完整的代码，无法解释其具体作用。