class MyDataSet(Dataset): """自定义数据集""" def __init__(self, images_path: list, images_class: list, transform=None): self.images_path = images_path self.images_class = images_class self.transform = transform def __len__(self): return len(self.images_path) def __getitem__(self, item): img = Image.open(self.images_path[item]) # RGB为彩色图片,L为灰度图片 if img.mode != 'RGB': raise ValueError("image: {} isn't RGB mode.".format(self.images_path[item])) label = self.images_class[item] if self.transform is not None: img = self.transform(img) print(label) return img, label @staticmethod def collate_fn(batch): # 官方实现的default_collate可以参考 # https://github.com/pytorch/pytorch/blob/67b7e751e6b5931a9f45274653f4f653a4e6cdf6/torch/utils/data/_utils/collate.py images, labels = tuple(zip(*batch)) images = torch.stack(images, dim=0) labels = torch.as_tensor(np.array(labels[:, 0])) return images, labels
时间: 2024-02-15 17:27:58 浏览: 24
这段代码是一个自定义的 PyTorch 数据集类 `MyDataSet`,它继承自 PyTorch 内置的 `Dataset` 类。在 `__init__` 方法中,该类接收两个列表 `images_path` 和 `images_class`,分别代表图片的路径和对应的类别。还可以传入一个可选的 `transform` 参数,用于对图片进行预处理。在 `__getitem__` 方法中,该类会根据索引 `item` 加载对应路径的图片,并返回预处理后的图片张量和对应的类别标签。
这个类还定义了一个静态方法 `collate_fn`,它接收一个批次的数据,对其进行处理并返回。在这个方法中,首先使用 Python 的 `zip` 函数和 `*` 运算符将批次中的图片张量和对应的标签分别打包成两个元组。然后使用 `torch.stack` 函数将图片张量拼接成一个大的张量,`dim=0` 表示在第 0 维进行拼接。最后,代码使用 NumPy 的 `array` 函数将标签列表转换为 NumPy 数组,然后使用 `[:, 0]` 语法取出了每个元组中的第一个标签,最后使用 `torch.as_tensor` 函数将其转换为 PyTorch 张量。
这个自定义数据集类的实现比较简单,但需要注意一些细节,比如 `zip` 函数的使用,`labels[:, 0]` 的含义等等。
相关问题
class MyDataset(Dataset): def __init__(self, num_samples): super(MyDataset, self).__init__() self.num_samples = num_samples # 在 `__init__` 中定义数据增强方法,此处为调整图像大小 self.transform = Compose([Resize(size=32)])
这段代码定义了一个自定义数据集`MyDataset`,继承自`paddle.io.Dataset`。`num_samples`表示数据集中的样本数量。在`__init__`方法中,通过调用父类的`__init__`方法初始化实例,并将`num_samples`赋值给实例变量`self.num_samples`。此外,`transform`变量定义了对数据集进行的数据增强方法,其中`Compose`为将多个数据增强方法组合起来,`Resize(size=32)`定义了将数据集中的图片大小调整为32x32。该自定义数据集可以用于训练深度学习模型。
class myDataset(Dataset): def __init__(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file): self.csv_data = pd.read_csv(csv_file) with open(txt_file, 'r') as f: data_list = f.readlines() self.txt_data = data_list self.root_dir = root_dir def __ien__(self): return len(self.csv_data) def __getitem__(self, idx): data = (self.csv_data[idx], self.txt_data[idx]) return data
在您提供的代码中,有两个地方出现了错误。
首先,`__ien__` 应该是 `__len__`,表示获取数据集的长度。修正后的代码如下:
```python
import pandas as pd
from torch.utils.data import Dataset
class myDataset(Dataset):
def __init__(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file):
self.csv_data = pd.read_csv(csv_file)
with open(txt_file, 'r') as f:
data_list = f.readlines()
self.txt_data = data_list
self.root_dir = root_dir
def __len__(self):
return len(self.csv_data)
def __getitem__(self, idx):
data = (self.csv_data.iloc[idx], self.txt_data[idx])
return data
```
其次,在 `__getitem__` 方法中,您正在尝试使用索引访问 `self.csv_data` 和 `self.txt_data`,这样会导致错误。要正确访问数据,请使用 `.iloc` 用于 DataFrame 的索引,以及使用索引访问列表。修正后的代码如下:
```python
import pandas as pd
from torch.utils.data import Dataset
class myDataset(Dataset):
def __init__(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file):
self.csv_data = pd.read_csv(csv_file)
with open(txt_file, 'r') as f:
data_list = f.readlines()
self.txt_data = data_list
self.root_dir = root_dir
def __len__(self):
return len(self.csv_data)
def __getitem__(self, idx):
data = (self.csv_data.iloc[idx], self.txt_data[idx])
return data
```
这样,您的代码应该能够正常运行了。请注意,我假设您使用了 PyTorch 的 `Dataset` 类来实现您自己的数据集类。如果您使用其他深度学习框架或库,可能需要相应地调整代码。