class Dataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, root): self.root = root if not os.path.exists(self.root): raise Exception("[!] {} not exists.".format(root)) # 这个类的目的是为了读取数据集,如果数据集不存在,就无法读取,因此在构造函数中进行判断,可以保证后续的代码能够正常运行 # sort file names 文件名排序 self.input_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_train.mat'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_data")))) self.label_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.mat'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_lab")))) self.name = os.path.basename(root) # print(self.input_paths) # print(self.label_paths) if len(self.input_paths) == 0 or len(self.label_paths) == 0: raise Exception("No signal/labels are found in {}".format(self.root))
时间: 2024-04-03 09:30:33 浏览: 23
这段代码定义了一个继承自PyTorch中Dataset类的自定义数据集类。在构造函数__init__中,接收一个参数root,表示数据集的根目录。如果数据集不存在,就会抛出异常。然后使用glob函数获取数据集中所有训练数据文件的路径,并对文件名进行排序。接着,获取与训练数据对应的标签文件的路径,并同样进行排序。最后,判断训练数据和标签文件的数量是否一致,如果不一致,也会抛出异常。这个类的目的是为了方便后面的代码能够读取和处理数据集,从而进行深度学习模型的训练。
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class RandomDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, data, length): self.data = data self.len = length def __getitem__(self, index): # print("self.data:", self.data.shape) return torch.Tensor(self.data[index, :, :, :]).float() def __len__(self): return self.len trn_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=RandomDataset(Training_lable, 89600), batch_size=args.batch_size, shuffle=True, **kwopt, drop_last=False) return trn_loader
这段代码定义了一个名为 "RandomDataset" 的数据集类,并定义了该类的构造函数、__getitem__ 和 __len__ 方法。构造函数 __init__ 接收两个参数:data 和 length。其中,data 是输入数据,length 是数据集的长度。__getitem__ 方法用于获取指定索引的数据。在该方法中,代码首先从输入数据中获取指定索引的数据,然后将其转换成 torch.Tensor,并将其返回。__len__ 方法返回该数据集的长度。
接下来,代码创建了一个名为 "trn_loader" 的数据加载器,该加载器使用 RandomDataset 类创建数据集,并使用 batch_size、shuffle 和 **kwopt 等参数进行配置。最后,代码返回了该数据加载器。该代码的目的是将训练数据和标签转换成 torch.Tensor,并创建一个 PyTorch 数据加载器,以便进行机器学习模型的训练。
class myDataset(Dataset): def __init__(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file): self.csv_data = pd.read_csv(csv_file) with open(txt_file, 'r') as f: data_list = f.readlines() self.txt_data = data_list self.root_dir = root_dir def __ien__(self): return len(self.csv_data) def __getitem__(self, idx): data = (self.csv_data[idx], self.txt_data[idx]) return data
在您提供的代码中,有两个地方出现了错误。
首先,`__ien__` 应该是 `__len__`,表示获取数据集的长度。修正后的代码如下:
```python
import pandas as pd
from torch.utils.data import Dataset
class myDataset(Dataset):
def __init__(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file):
self.csv_data = pd.read_csv(csv_file)
with open(txt_file, 'r') as f:
data_list = f.readlines()
self.txt_data = data_list
self.root_dir = root_dir
def __len__(self):
return len(self.csv_data)
def __getitem__(self, idx):
data = (self.csv_data.iloc[idx], self.txt_data[idx])
return data
```
其次,在 `__getitem__` 方法中,您正在尝试使用索引访问 `self.csv_data` 和 `self.txt_data`,这样会导致错误。要正确访问数据,请使用 `.iloc` 用于 DataFrame 的索引,以及使用索引访问列表。修正后的代码如下:
```python
import pandas as pd
from torch.utils.data import Dataset
class myDataset(Dataset):
def __init__(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file):
self.csv_data = pd.read_csv(csv_file)
with open(txt_file, 'r') as f:
data_list = f.readlines()
self.txt_data = data_list
self.root_dir = root_dir
def __len__(self):
return len(self.csv_data)
def __getitem__(self, idx):
data = (self.csv_data.iloc[idx], self.txt_data[idx])
return data
```
这样,您的代码应该能够正常运行了。请注意,我假设您使用了 PyTorch 的 `Dataset` 类来实现您自己的数据集类。如果您使用其他深度学习框架或库,可能需要相应地调整代码。