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

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。

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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。

def create_dataset(dataset_path, batch_size=8, train_image_size=224, do_train=False): """ create a train or evaluate flowers dataset for resnet50 Args: dataset_path(string): the path of dataset. do_train(bool): whether dataset is used for train or eval. batch_size(int): the batch size of dataset. Default: 8 Returns: dataset """ if do_train: trans = [RandomCropDecodeResize(size=(224, 224)), RandomHorizontalFlip(prob=0.5), Rescale(1.0 / 255.0, 0.0), Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]), HWC2CHW()] else: trans = [RandomCropDecodeResize(size=(256, 256)), CenterCrop(224), Rescale(1.0 / 255.0, 0.0), Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]), HWC2CHW()] type_cast_op = ts.c_transforms.TypeCast(ms.int32) dataset_loader = ds.ImageFolderDataset(dataset_dir=dataset_path) dataset_trans = dataset_loader.map(operations=trans, input_columns="image", num_parallel_workers=get_num_parallel_workers(8)) dataset_trans = dataset_trans.map(operations=type_cast_op, input_columns="label", num_parallel_workers=get_num_parallel_workers(8)) data_set = dataset_trans.batch(batch_size=batch_size, drop_remainder=True) return data_set

这是一个用于创建训练或评估数据集的函数。它接受以下参数：dataset_path（数据集路径）、batch_size（批处理大小，默认为8）、train_image_size（训练图像大小，默认为224）、do_train（是否用于训练，默认为False）。

如果do_train为True，将使用一系列数据增强操作来处理数据集。这些操作包括：随机裁剪、随机水平翻转、缩放、归一化和通道转换。

如果do_train为False，将使用另一组数据增强操作来处理数据集。这些操作包括：随机裁剪、中心裁剪、缩放、归一化和通道转换。

接着，将使用ImageFolderDataset加载数据集，并将之前定义的数据增强操作应用到数据集上。然后，通过batch方法将数据集分成批次，并使用drop_remainder参数删除不完整的批次。

最后，返回处理后的数据集。

注意：在代码中存在一些未定义的函数和变量（如get_num_parallel_workers），你可能需要提供这些定义。