val dp20 = resources.getDimensionPixelOffset(R.dimen.dp_20) drawableIndicator.apply { setIndicatorGap(resources.getDimensionPixelOffset(R.dimen.dp_2_5)) setIndicatorDrawable(R.drawable.heart_empty, R.drawable.heart_red) setIndicatorSize(dp20, dp20, dp20, dp20) setupWithViewPager(view_pager2) }转成java代码

int dp20 = getResources().getDimensionPixelOffset(R.dimen.dp_20);
drawableIndicator.apply {
setIndicatorGap(getResources().getDimensionPixelOffset(R.dimen.dp_2_5));
setIndicatorDrawable(R.drawable.heart_empty, R.drawable.heart_red);
setIndicatorSize(dp20, dp20, dp20, dp20);
setupWithViewPager(view_pager2);
}

相关问题

# 将数据集按照 80% - 20% 的比例划分为训练集和验证集 train_dir = os.path.join(data_dir, 'train') val_dir = os.path.join(data_dir, 'val') if not os.path.exists(val_dir): os.makedirs(train_dir) os.makedirs(val_dir) # 遍历每个标签的文件夹 for label in labels: label_dir = os.path.join(data_dir, label) images = os.listdir(label_dir) random.shuffle(images) # 随机打乱图像顺序 # 划分训练集和验证集 split_index = int(0.8 * len(images)) train_images = images[:split_index] val_images = images[split_index:] # 将训练集和验证集图像复制到对应的文件夹中 for image in train_images: src_path = os.path.join(label_dir, image) dst_path = os.path.join(train_dir, label, image) os.makedirs(os.path.dirname(dst_path), exist_ok=True) # 确保目标文件夹存在 shutil.copy(src_path, dst_path) for image in val_images: src_path = os.path.join(label_dir, image) dst_path = os.path.join(val_dir, label, image) os.makedirs(os.path.dirname(dst_path), exist_ok=True) # 确保目标文件夹存在 shutil.copy(src_path, dst_path) #print("数据集已成功划分为训练集和验证集。") # 定义数据集 train_data = datasets.ImageFolder(train_dir, transform=transform) val_data = datasets.ImageFolder(val_dir, transform=transform) 出现了这个错误name 'transform' is not defined

这个错误是因为代码中使用了变量 transform，但是没有定义。通常情况下，在 PyTorch 中定义数据集时需要对数据进行预处理，如图像的大小调整、归一化等操作，这些预处理操作会通过 transform 变量进行定义。因此，你需要确认是否在代码前面定义了相应的 transform 变量。如果没有定义，你可以参考 PyTorch 官方文档中的示例代码进行定义，或者自行定义适合你的数据集的 transform 变量。

# 定义数据集 train_data = torchvision.datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, 'train'), transform=transform_train) val_data = torchvision.datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, 'val'), transform=transform_val) # 定义数据加载器 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4) val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_data, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=4)，好像并没有按照一定的比例你分割数据集

确实，这段代码没有明确地按照一定的比例划分数据集。这里的 `train` 和 `val` 目录分别代表着训练集和验证集，而 `ImageFolder` 类会自动读取这些目录下的文件，并且将它们解释为不同的类别。因此，要按照一定的比例划分数据集，需要先手动将数据集文件夹按照比例划分成两个子文件夹，例如 `train` 和 `val`，然后再将这两个文件夹的路径传递给 `ImageFolder` 类来读取数据。具体地，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先确定划分比例，例如将数据集划分为 80% 的训练集和 20% 的验证集。

2. 在数据集根目录下创建 `train` 和 `val` 两个文件夹，并在这两个文件夹中分别创建与数据集中类别相同的子文件夹。

3. 将数据集中的所有图片按照比例分别复制到 `train` 和 `val` 两个文件夹的对应类别子文件夹中。

4. 在代码中分别传递 `train` 和 `val` 两个文件夹的路径给 `ImageFolder` 类来读取数据。

下面是一个示例代码，用于按照 80% - 20% 的比例划分数据集：

import os
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as datasets

# 定义数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 定义数据集路径
data_dir = 'path/to/dataset'

# 将数据集按照 80% - 20% 的比例划分为训练集和验证集
train_dir = os.path.join(data_dir, 'train')
val_dir = os.path.join(data_dir, 'val')
if not os.path.exists(val_dir):
    os.makedirs(val_dir)
    for class_dir in os.listdir(train_dir):
        class_path = os.path.join(train_dir, class_dir)
        if os.path.isdir(class_path):
            os.makedirs(os.path.join(val_dir, class_dir))
            file_list = os.listdir(class_path)
            num_val = int(len(file_list) * 0.2)
            for i in range(num_val):
                file_name = file_list[i]
                src_path = os.path.join(class_path, file_name)
                dst_path = os.path.join(val_dir, class_dir, file_name)
                os.rename(src_path, dst_path)

# 定义数据集
train_data = datasets.ImageFolder(train_dir, transform=transform)
val_data = datasets.ImageFolder(val_dir, transform=transform)

# 定义数据加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4)
val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_data, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=4)

在这个示例代码中，我们首先定义了数据预处理方式，并且将数据集划分为 `train` 和 `val` 两个文件夹。然后，我们使用 `os.listdir()` 函数遍历了 `train` 目录下的所有类别子文件夹，并且在 `val` 目录下创建了相同的类别子文件夹。然后我们通过计算每个类别子文件夹下的图片数量，来确定需要将多少张图片移动到验证集中。最后，我们使用 `datasets.ImageFolder()` 类来读取数据，并且定义了数据加载器。