解释代码:train_set = NoisyBSDSDataset( args.root_dir, image_size=args.image_size, sigma=args.sigma)
时间: 2023-06-03 21:02:37 浏览: 64
这行代码创建了一个名为train_set的NoisyBSDSDataset对象,参数args.root_dir指定了数据集所在的根目录,image_size参数指定了图像的大小,sigma参数指定了噪声标准差的大小。这个数据集包含了一些带噪声的图像,用于训练图像去噪的模型。
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train_loader = torch.utils.data.DataLoader( train_set, batch_size=args.batch_size, num_workers=args.workers, pin_memory =True, shuffle=True)
这段代码创建了一个用于训练的数据加载器(DataLoader),用于从训练集(train_set)中加载数据并生成小批量的数据样本。
参数说明:
- train_set: 训练集数据集对象,包含了训练数据样本。
- batch_size: 每个小批量中的样本数量。
- num_workers: 加载数据时使用的线程数。
- pin_memory: 是否将加载的数据存储在固定的内存中,以提高数据读取效率(通常在使用GPU时设置为True)。
- shuffle: 是否对训练集进行随机重排,以使每个epoch中的样本顺序随机化。
通过使用这个数据加载器,可以在训练过程中方便地迭代获取小批量的训练样本。每次迭代获取的样本都是经过shuffle和batch处理后的,并且可以利用多线程加速数据加载的过程。
device = torch.device(args.device) experiment_description = args.experiment_description data_type = args.selected_dataset method = 'TS-TCC' training_mode = args.training_mode run_description = args.run_description logs_save_dir = args.logs_save_dir os.makedirs(logs_save_dir, exist_ok=True)解释这段代码
这段代码主要用于设置训练的环境与参数,具体解释如下:
1. `device = torch.device(args.device)`:设置使用的设备类型,如CPU或GPU。
2. `experiment_description = args.experiment_description`:实验描述,用于区分不同的实验。
3. `data_type = args.selected_dataset`:选择使用的数据集类型。
4. `method = 'TS-TCC'`:设置使用的模型方法,这里是TS-TCC。
5. `training_mode = args.training_mode`:训练模式,如在线训练或离线训练等。
6. `run_description = args.run_description`:运行描述,用于区分不同的运行。
7. `logs_save_dir = args.logs_save_dir`:保存日志文件的目录。
8. `os.makedirs(logs_save_dir, exist_ok=True)`:创建日志保存目录,如果目录已存在则不会抛出异常。