train_dataset = rewrite_dataset.FaceDataset(root=r'D:\fernet-master\datasets\cnn_train')

时间: 2023-06-27 19:01:19 浏览: 96
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train set-数据集

这段代码是用于创建一个名为 train_dataset 的数据集对象，该数据集对象使用指定的文件夹路径 r'D:\fernet-master\datasets\cnn_train' 中的数据作为训练数据。具体来说，这个数据集对象是由 rewrite_dataset.FaceDataset 类创建的，该类可能是自己定义的或者是从其他地方引入的。在这个数据集对象中，可能会包含一些图像和标签等信息，供模型进行训练。
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num_epochs = 10 batch_size = 8 dataset = DataSet(np.array(x_train), list(y_train)) train_size = int(len(x_train) * 0.7) test_size = len(y_train) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(dataset, [train_size, test_size]) train_loader = Data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=True) test_loader = Data.DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=True) 这段代码里的训练超参数有哪些

- train_dataset：划分后的训练数据集。 - test_dataset：划分后的测试数据集。 - train_loader：训练数据集的数据加载器，用于将数据分批次加载到模型中进行训练。 - test_loader：测试数据集的数据加载器...

# build dataset train_dataset = NERDataset(word_train, label_train, config) dev_dataset = NERDataset(word_dev, label_dev, config) # get dataset size train_size = len(train_dataset) # build data_loader train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=config.batch_size, shuffle=True, collate_fn=train_dataset.collate_fn) dev_loader = DataLoader(dev_dataset, batch_size=config.batch_size, shuffle=True, collate_fn=dev_dataset.collate_fn) # Prepare model device = config.device model = BertNER.from_pretrained(config.bert_model, num_labels=len(config.label2id)) model.to(device)

上述代码是基于PyTorch框架构建命名实体识别模型的代码。它通过调用NERDataset类来构建训练集和验证集，并使用DataLoader类来创建数据批次，方便模型的训练和验证。同时，代码中使用了预训练的BERT模型，并根据标签...

train_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train', transform=ToTensor()) val_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='test', transform=ToTensor())

这段代码使用PaddlePaddle的视觉库paddle.vision加载...其中mode='train'表示加载训练集，mode='test'表示加载测试集。transform=ToTensor()表示将数据集中的图片转换为Tensor数据格式，以便于后续的模型训练。

train_dataset = LegacyPPIDataset(mode='train') n_classes = train_dataset._labels.shape[1] num_feats = train_dataset.features.shape[1]

第二个问题可能是代码中出现了其他名称为'train_dataset'的对象并且具有'features'属性，导致代码访问到了错误的对象。建议检查一下代码中是否存在类似以下的情况： train_dataset = ... ... train_dataset = ...

x_train_path = os.path.join(base_dir, "image") y_train_path = os.path.join(base_dir, 'label') x_train = cv2.imread(x_train_path, cv2.IMREAD_COLOR) y_train = cv2.imread(y_train_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) #DATASET_PATH = 'D:\pythonProject' #x_train, y_train = load_dataset(DATASET_PATH) # Normalizing data. x_train = (x_train - 127.5) / 127.5 y_train = (y_train - 127.5) / 127.5TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'NoneType' and 'float'

print(x_train is None) print(y_train is None) 如果输出结果中有一个为 True，那么说明该图片没有被正确读取。可以检查图片路径是否正确，以及图片格式是否正确。另外，如果图片路径中包含中文，也可能会导致...

train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='../../data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True) test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='../../data', train=False, transform=transforms.ToTensor()) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

其中 train_dataset 和 test_dataset 分别代表训练集和测试集，root 参数指定了数据集的根目录，transform 参数指定了数据集的预处理方式，ToTensor() 方法将数据集中的图片转换为 Tensor 格式。train_loader 和 ...

train_dataset = datasets.MNIST(root='D:\\dataset\\MNIST', train=True, download=True, transform=transform) train_loader = DataLoader(train_dataset, shuffle=True, batch_size=batch_size) test_dataset = datasets.MNIST(root='D:\\dataset\\MNIST', train=False, download=True, transform=transform) test_loader = DataLoader(test_dataset, shuffle=False, batch_size=batch_size) 如何将.mat形式的数据集加载为上述形式

train_dataset = TensorDataset(train_data, train_labels) test_dataset = TensorDataset(test_data, test_labels) # 创建PyTorch的DataLoader batch_size = 64 train_loader = DataLoader(train_dataset, shuffle...

train_dataset = train_dataset.map(flatten, remove_columns=["trg", "src"]).values() train_dataset =list(train_dataset)[0] dev_dataset = dev_dataset.map(flatten, remove_columns=["trg", "src"]).values() dev_dataset =list(dev_dataset)[0] datasets = datasets.DatasetDict({"train":train_dataset,"validation": dev_dataset})这段什么意思

接下来，使用 datasets.DatasetDict() 函数将经过预处理的训练集和验证集组织成一个数据集字典对象。其中，键为 "train"，对应的值为经过预处理的训练集，键为 "validation"，对应的值为经过预处理的验证集。...

if __name__ == "__main__": train_dataset = Garbage_Loader("train.txt", True) print("数据个数：", len(train_dataset)) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=1. shuffle =True) for image, label in train_loader: print(image.shape) print(label)

1. 定义了一个名为 train_dataset 的数据集对象，通过调用 Garbage_Loader 类来读取名为 "train.txt" 的训练数据文件，并将数据集打乱。 2. 打印出数据集的大小，即数据个数。 3. 定义了一个名为 train_...

解释一下train_dataset = paddle.text.datasets.Imdb(mode='train') test_dataset = paddle.text.datasets.Imdb(mode='test')

train_dataset = paddle.text.datasets.Imdb(mode='train') 表示加载IMDb数据集中的训练数据集，其中mode='train'表示选择训练模式。执行这行代码会返回一个可迭代的数据集对象，我们可以通过for循环来遍历每一个...

train_dataset = LegacyPPIDataset(mode='train') valid_dataset = LegacyPPIDataset(mode='valid') test_dataset = LegacyPPIDataset(mode='test') train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, collate_fn=collate) valid_dataloader = DataLoader(valid_dataset, batch_size=batch_size, collate_fn=collate) test_dataloader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, collate_fn=collate) n_classes = train_dataset._labels.shape[1] num_feats = train_dataset.features.shape[1]

这段代码是用来加载和处理数据集的。其中LegacyPPIDataset是一个自定义的数据集类，用于加载PPID（Protein-Protein Interaction）数据集。mode参数指定了数据集的模式，可以是训练集、验证集或测试集。...

def get_train_loader(engine, dataset, s3client=None): data_setting = {'img_root': config.img_root_folder, 'gt_root': config.gt_root_folder, 'hha_root':config.hha_root_folder, 'mapping_root': config.mapping_root_folder, 'train_source': config.train_source, 'eval_source': config.eval_source} train_preprocess = TrainPre(config.image_mean, config.image_std) train_dataset = dataset(data_setting, "train", train_preprocess, config.batch_size * config.niters_per_epoch, s3client=s3client) train_sampler = None is_shuffle = True batch_size = config.batch_size if engine.distributed: train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler( train_dataset) batch_size = config.batch_size // engine.world_size is_shuffle = False train_loader = data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, num_workers=config.num_workers, drop_last=True, shuffle=is_shuffle, pin_memory=True, sampler=train_sampler) return train_loader, train_sampler这段代码是什么意思

函数接收三个参数：engine表示训练引擎，dataset表示加载数据的数据集，s3client是一个用于访问AWS S3的客户端对象。 函数内部会根据不同的参数设置对数据进行预处理和组织，并构建一个数据加载器和采样器。其中...

AUTOTUNE = tf.data.experimental.AUTOTUNE train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_mat_list, train_label_list)) train_dataset = train_dataset.shuffle(buffer_size=train_num)\ .map(process_path, num_parallel_calls=AUTOTUNE)\ .repeat().batch(batch_size).prefetch(AUTOTUNE)

2. train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_mat_list, train_label_list))：这行代码将训练数据和标签分别存储在 train_mat_list 和 train_label_list 中，然后使用 tf.data.Dataset....

train_dataset = ImageFolder(root="./train", transform=transform) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) val_dataset = ImageFolder(root="./val", transform=transform) val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False) test_dataset = ImageFolder(root="./test", transform=transform) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)怎么改写为本地C盘的文件

train_dataset = ImageFolder(root="C:/train", transform=transform) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) val_dataset = ImageFolder(root="C:/val", transform=...

batch_size = 64 transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))]) # 归一化,均值和方差 train_dataset = datasets.MNIST(root='../dataset/mnist/', train=True, download=True, transform=transform) train_loader = DataLoader(train_dataset, shuffle=True, batch_size=batch_size) test_dataset = datasets.MNIST(root='../dataset/mnist/', train=False, download=True, transform=transform) test_loader = DataLoader(test_dataset, shuffle=False, batch_size=batch_size)

接下来，创建了训练集train_dataset和测试集test_dataset。这里使用的是MNIST数据集，通过设置root参数指定数据集存储的路径，train=True表示使用训练集，download=True表示如果数据集不存在则下载数据集。同时，...
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