def get_data_loader(data_dir, transforms, batch_size, shuffle=True, num_workers=0): dataset = datasets.ImageFolder( data_dir, transforms ) data_loader = torch.utils.data.DataLoader( dataset, batch_size=batch_size, shuffle=shuffle, num_workers=num_workers ) return data_loader
时间: 2023-06-12 17:03:55 浏览: 53
这是一个用于获取PyTorch中图像数据集的数据加载器(data loader)的函数。它使用了PyTorch中的`datasets.ImageFolder`类来读取指定目录中的图像数据集,并使用`transforms`参数指定的预处理方法对图像进行预处理。然后使用`torch.utils.data.DataLoader`类来创建数据加载器,该加载器可以按照指定的`batch_size`对数据进行批处理,也可以按照指定的`shuffle`参数对数据进行打乱。最后,返回创建好的数据加载器对象。
其中,`num_workers`参数指定了使用多少个子进程来加载数据,可以加快数据加载速度。如果设置为0,则表示在主进程中加载数据。
相关问题
解释一下if __name__ == '__main__': train_data = SeqDataset(txt='./train_list.txt', transform=data_transforms) train_loader = DataLoader(train_data, shuffle=True, num_workers=20, batch_size=BATCH_SIZE)
这段代码是Python中一个非常常见的语句,作用是判断当前代码是不是被直接运行的。如果是,就会执行if后面的代码,通常是调用函数或者启动程序;如果不是,比如当前代码是被其他引用的模块调用的,那么if后面的代码就不会被执行。具体到这段代码中,是用来读取名为'train_list.txt'的文件中的数据,并使用PyTorch的DataLoader函数生成一个batch_size为BATCH_SIZE的数据集,用于训练模型。其中的transform参数指定了对数据集进行预处理的transform函数,num_workers参数指定了使用多少个进程来并行加载数据,shuffle参数指定了是否对数据打乱顺序。
def data_process(): train_set_name = os.path.basename(config.STAC_TRAIN_PATH) valid_set_name = os.path.basename(config.STAC_VALID_PATH) untar("./data/cifar-10/" + train_set_name, "./data") untar("./data/cifar-10/" + valid_set_name, "./data") remove_invalid_file("./data") transformations = get_transforms() train_loader = get_data_loader(os.path.join("./data", train_set_name.split(".")[0]), transformations, config.BATCH_SIZE, shuffle=True, num_workers=0) valid_loader = get_data_loader(os.path.join("./data", valid_set_name.split(".")[0]), transformations, config.BATCH_SIZE, shuffle=False, num_workers=0) return train_loader, valid_loader
这段代码看起来是用于数据处理和加载的。首先,它使用`os.path.basename`函数获取了训练集和验证集的文件名,然后使用`untar`函数将它们解压缩到"./data"目录下。接下来,使用`remove_invalid_file`函数删除无效的文件。然后,定义了一些图像变换,如翻转、旋转等。最后,使用`get_data_loader`函数加载训练集和验证集数据,并返回这两个数据集的数据加载器。其中,`config.BATCH_SIZE`表示批量大小,`shuffle`表示是否打乱数据顺序,`num_workers`表示使用多少个进程来加载数据。
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