paddle.reader.xmap_readers
时间: 2023-04-24 18:01:35 浏览: 61
paddle.reader.xmap_readers是PaddlePaddle中的一个数据读取器,可以将数据读取和预处理过程分离,提高数据读取效率和代码复用性。它可以将一个数据读取器(例如paddle.reader.shuffle)和一个数据预处理函数(例如paddle.dataset.imdb.word_dict)组合起来,形成一个新的数据读取器。这个新的数据读取器可以直接用于训练和预测过程中。
相关问题
# 对自定义数据集创建训练集train 的reader def train_r(buffered_size=1024): def reader(): xs = [] ys = [] for i in range(1, 6): train_dict = unpickle("/home/aistudio/cifar-10-batches-py/data_batch_%d" % (i,)) xs.append(train_dict[b'data']) ys.append(train_dict[b'labels']) Xtr = np.concatenate(xs) Ytr = np.concatenate(ys) for (x, y) in zip(Xtr, Ytr): yield x, int(y) return paddle.reader.xmap_readers(train_mapper, reader, cpu_count(), buffered_size),这段话是什么意思
这段代码定义了一个名为 `train_r` 的函数,它用于读取训练数据集。该函数接受一个参数 `buffered_size`,表示数据读取器的缓冲区大小。函数内部定义了一个 `reader`,该 `reader` 通过循环读取 cifar-10 数据集中的训练数据,将所有的图像数据和标签数据分别存储在 `xs` 和 `ys` 列表中。然后,使用 NumPy 的 `concatenate` 方法将所有的图像和标签数据拼接成单个 NumPy 数组 `Xtr` 和 `Ytr`。最后,使用 `zip` 函数将图像数据和标签数据打包成元组,然后使用 `yield` 语句将它们逐一返回。在返回数据之前,还将调用 `train_mapper` 函数对读取的图像数据进行归一化处理。最后,使用 `paddle.reader.xmap_readers` 函数将 `train_mapper` 和 `reader` 组合起来,并指定 CPU 的数量和缓冲区大小,生成训练数据集的读取器。
def train_r(buffered_size=1024): def reader(): xs=[] ys=[] for i in range(1, 6): train_dict = unpickle("/home/aistudio/cifar-10-batches-py/data_batch_%d" % (i,)) xs.append(train_dict[b'data']) ys.append(train_dict[b'labels']) Xtr = np.concatenate(xs) Ytr = np.concatenate(ys) for (x, y) in zip(Xtr, Ytr): yield x, int(y) return paddle.reader.xmap_readers(train_mapper, reader, cpu_count(), buffered_size) # 对自定义数据集创建训练集test 的reader def test_r(buffered_size=1024): def reader(): test_dict = unpickle("/home/aistudio/cifar-10-batches-py/test_batch") X = test_dict[b'data'] Y = test_dict[b'labels'] for (x, y) in zip(X, Y): yield x, int(y) return paddle.reader.xmap_readers(test_mapper, reader, cpu_count(), buffered_size),这段程序如何改成我自己的数据集集啊,我数据集的路径在这儿D:\wjd\tpfl
你可以按照以下步骤修改代码中的数据集路径,以适应你自己的数据集:
1. 将数据集放置在你的电脑中,并记下数据集的路径。
2. 修改 train_r 函数中的数据集路径:
```python
train_dict = unpickle("数据集路径")
```
3. 修改 test_r 函数中的数据集路径:
```python
test_dict = unpickle("数据集路径")
```
4. 将修改后的代码保存并运行即可。