class Normalization(object): # """将字典sample中的ndarrays转换为Tensors字典.""" def __call__(self, sample): Ref, Def, Dispx, Dispy = sample['Ref'], sample['Def'], sample['Dispx'], sample['Dispy'] self.mean = 0.0 self.std = 255.0 self.mean1 = -1.0 self.std1 = 2.0 # 将numpy转换为tensor赋值 return {'Ref': torch.from_numpy((Ref - self.mean) / self.std).float(), 'Def': torch.from_numpy((Def - self.mean) / self.std).float(), 'Dispx': torch.from_numpy((Dispx - self.mean1) / self.std1).float(), 'Dispy': torch.from_numpy((Dispy - self.mean1) / self.std1).float()}
时间: 2024-04-20 18:25:22 浏览: 26
这段代码是一个名为Normalization的类,用于将字典中的ndarrays转换为Tensors字典。在调用该类时,会传入一个样本(sample)字典作为参数。该样本字典包含了'Ref'、'Def'、'Dispx'和'Dispy'这四个键,对应的值是ndarray类型。
在这个类的实现中,首先从样本字典中获取'Ref'、'Def'、'Dispx'和'Dispy'这四个ndarrays,并将其赋值给对应的变量Ref、Def、Dispx和Dispy。
接下来,定义了一些用于标准化处理的参数。mean和std分别表示Ref和Def的平均值和标准差,mean1和std1分别表示Dispx和Dispy的平均值和标准差。
最后,通过torch.from_numpy将ndarrays转换为Tensors,并应用标准化公式进行处理,将处理后的结果存储在一个新的字典中,并返回该字典作为结果。
注意:代码中未给出Normalization类的完整定义,因此无法确定是否还有其他方法或属性。
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# 标准化类(Normalization) class Normalization: def __init__(self, rawData): self.rawData = rawData self.standardizedData = None def normalize(self): # 在这里进行数据的标准化操作,将数据统一为特定格式,比如转为小写、去除停用词等 self.standardizedData = normalize_function(self.rawData) 请扩充完善以上工业级NLP项目的类模板代码
```python
# 标准化类(Normalization)
class Normalization:
def __init__(self, rawData):
self.rawData = rawData
self.standardizedData = None
def normalize(self):
# 在这里进行数据的标准化操作,将数据统一为特定格式,比如转为小写、去除停用词等
self.standardizedData = self.normalize_function(self.rawData)
def normalize_function(self, data):
# 编写标准化函数的代码,可以根据具体需求进行定义
standardized_data = data.lower()
return standardized_data
```
在这个模板代码中,我们创建了一个名为`Normalization`的类,它有一个初始化方法`__init__`和一个标准化方法`normalize`。`__init__`方法接收原始数据`rawData`作为参数,并将其保存在实例变量`self.rawData`中。`normalize`方法调用了`normalize_function`函数来对原始数据进行标准化,并将标准化后的数据保存在实例变量`self.standardizedData`中。
在`normalize_function`函数中,我们可以根据具体需求编写标准化代码。在这个示例中,我们简单地使用了字符串的`lower()`方法将数据转换为小写。你可以根据自己的需求扩展代码来进行更复杂的标准化操作,比如去除停用词、进行词干提取等。
if self.normalization: data_numpy = (data_numpy - self.mean_map) / self.std_map
在这段代码中,是数据预处理中的一个步骤。如果 self.normalization 为 True,则将输入的 data_numpy 数据进行归一化处理,通过减去均值和除以标准差的方式,将数据的均值变为 0,标准差变为 1,使得数据更加稳定,更有利于神经网络的训练。
其中,self.mean_map 和 self.std_map 是预处理过程中需要计算的均值和标准差。这些值可以通过对数据集进行统计计算得到,也可以使用常见的统计值进行估计,例如在图像处理中,常用的均值和标准差为:[0.485, 0.456, 0.406] 和 [0.229, 0.224, 0.225]。具体的值需要根据数据集的特点来确定,以保证归一化处理的效果最优。