def load_data(args): dataset = AFADDataset(args['DATASET'], args['ANNOTATION'], args['INPUT_SIZE'], True) indices = list(range(len(dataset))) np.random.shuffle(indices) val_size = int(args['VAL_RATIO'] * len(dataset)) val_idx, train_idx = indices[: val_size], indices[val_size:] train_sampler = SubsetRandomSampler(train_idx) val_sampler = SubsetRandomSampler(val_idx) train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=args['BS'], sampler=train_sampler, num_workers=args['NW'], pin_memory=True) val_loader = DataLoader(dataset, batch_size=args['BS'], sampler=val_sampler, num_workers=args['NW'], pin_memory=True) data_loaders = {'train': train_loader, 'val': val_loader} return data_loaders用了哪些函数
时间: 2023-06-12 12:08:30 浏览: 313
这段代码用了以下函数:
- `AFADDataset`: 自定义的数据集类,用于读取和处理数据集。
- `list`, `range`: Python 的内置函数,用于生成索引列表。
- `np.random.shuffle`: NumPy 的函数,用于打乱索引列表的顺序。
- `int`: Python 的内置函数,用于将浮点数转换为整数。
- `SubsetRandomSampler`: PyTorch 的采样器类,用于指定数据集的子集。
- `DataLoader`: PyTorch 的数据加载器类,用于并行加载数据。
- `{'train': train_loader, 'val': val_loader}`: Python 的字典数据类型,用于存储训练集和验证集的数据加载器。
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