train, val, test, s = (data.get(x) for x in ('train', 'val', 'test', 'download')) if val: val = [Path(x).resolve() for x in (val if isinstance(val, list) else [val])] # val path if not all(x.exists() for x in val): LOGGER.info('\nDataset not found ⚠️, missing paths %s' % [str(x) for x in val if not x.exists()]) if not s or not autodownload: raise Exception('Dataset not found ❌') t = time.time() if s.startswith('http') and s.endswith('.zip'): # URL f = Path(s).name # filename LOGGER.info(f'Downloading {s} to {f}...') torch.hub.download_url_to_file(s, f) Path(DATASETS_DIR).mkdir(parents=True, exist_ok=True) # create root unzip_file(f, path=DATASETS_DIR) # unzip Path(f).unlink() # remove zip r = None # success elif s.startswith('bash '): # bash script LOGGER.info(f'Running {s} ...') r = subprocess.run(s, shell=True) else: # python script r = exec(s, {'yaml': data}) # return None dt = f'({round(time.time() - t, 1)}s)' s = f"success ✅ {dt}, saved to {colorstr('bold', DATASETS_DIR)}" if r in (0, None) else f'failure {dt} ❌' LOGGER.info(f'Dataset download {s}') check_font('Arial.ttf' if is_ascii(data['names']) else 'Arial.Unicode.ttf', progress=True) # download fonts return data # dictionary
时间: 2023-06-27 17:02:33 浏览: 163
这段代码是一个函数,它从数据字典中获取训练集、验证集、测试集和下载链接。如果验证集存在,则将其路径解析为绝对路径。如果验证集中有任何一个文件不存在,则会记录日志并抛出异常。如果下载链接存在,并且自动下载标志为真,则会下载数据集并将其解压缩到指定目录中。最后,它会检查是否拥有所需的字体文件,并将数据字典返回。
相关问题
#数据标准化 from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() scaler.fit(X_train) X_train_s = scaler.transform(X_train) X_val_s = scaler.transform(X_val) test_s=scaler.transform(test)
这段代码的作用是将数据进行标准化处理。首先从sklearn库导入StandardScaler类,然后创建一个StandardScaler对象scaler,并使用fit方法对训练数据X_train进行拟合,得到数据的均值和标准差。接下来分别使用transform方法对训练数据X_train,验证数据X_val和测试数据test进行标准化处理,使得它们的均值为0,方差为1。这个过程可以使得数据的分布更加符合标准正态分布,有利于提高模型的性能和稳定性。
scaler = MinMaxScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_val = scaler.transform(X_val) X_test = scaler.transform(X_test) y_train = scaler.fit_transform(y_train) y_val = scaler.transform(y_val) y_test = scaler.transform(y_test根据这段代码写出反归一化
假设你用的是 MinMaxScaler 进行归一化处理,反归一化的代码如下:
```
# 定义反归一化函数
def inverse_min_max_scaler(data, scaler):
min_val = scaler.data_min_
max_val = scaler.data_max_
return data * (max_val - min_val) + min_val
# 对训练集进行反归一化处理
X_train_inverse = inverse_min_max_scaler(X_train, scaler)
y_train_inverse = inverse_min_max_scaler(y_train, scaler)
# 对验证集进行反归一化处理
X_val_inverse = inverse_min_max_scaler(X_val, scaler)
y_val_inverse = inverse_min_max_scaler(y_val, scaler)
# 对测试集进行反归一化处理
X_test_inverse = inverse_min_max_scaler(X_test, scaler)
y_test_inverse = inverse_min_max_scaler(y_test, scaler)
```
需要注意的是,反归一化的过程中需要传入之前用于归一化的 Scaler 对象,以便正确计算反归一化值。
阅读全文