class ImageNetDataset(Dataset): def __init__(self, cfg, mode='train'): super(ImageNetDataset, self).__init__() self.mode = mode self.train_file = open(cfg.train_file, 'r').readlines() self.val_file = open(cfg.val_file, 'r').readlines() self.train_file = [(Path(s.strip())) for s in self.train_file] self.val_file = [(Path(s.strip())) for s in self.val_file] if mode == 'train': self.map_file = self.train_file elif mode == 'val': self.map_file = self.val_file elif mode == 'test': self.map_file = self.val_file self.labels = [s.split()[1].strip() for s in open(cfg.label_map, 'r').readlines()] self.labels = sorted(self.labels[:1000]) if getattr(cfg, 'trim_class_count', None) is not None: self.labels = self.labels[:cfg.trim_class_count] self.map_file = list(filter(lambda s: s.parent.stem in self.labels, self.map_file)) self.label_map = {s: idx for idx, s in enumerate(self.labels)} self.cfg = cfg self.augment_type = getattr(cfg, 'augment_type', None) self.loader_type = getattr(cfg, 'loader_type', None) self.parser_type = getattr(cfg, 'parser_type', 'normal') assert self.parser_type in ['normal']这个类是什么意思
时间: 2024-02-29 09:53:54 浏览: 37
这个类是一个 PyTorch 数据集类,用于加载 ImageNet 数据集。在初始化时,它会读取训练集和验证集的文件列表,以及标签映射文件。它还可以根据模式(训练、验证、测试)选择相应的数据集。如果指定了要截断的类别数,则会根据类别名称筛选文件列表。标签映射将标签名称映射为数字标签。此外,该类还可以指定数据增强类型、加载器类型和解析器类型。在数据集的获取过程中,它会根据指定的解析器类型对数据进行解析,并返回图像和标签。
相关问题
class MyDate(Dataset): def __init__(self, data_name): super.__init__()
在这段代码中,定义了一个名为 `MyDate` 的类,该类继承自 `Dataset` 类,并且实现了 `__init__` 方法。`__init__` 方法接收一个参数 `data_name`,用于初始化数据集的名称。在该方法的第一行,调用了父类 `Dataset` 的构造函数,以便继承父类的属性和方法。需要注意的是,在调用父类的方法时,需要使用 `super()` 函数,而且需要将该函数与类名、方法名连用,即 `super(MyDate, self).__init__()`。
优化这段代码class dataset(Dataset.Dataset): def __init__(self, Data, transform=None): self.Data = Data self.transform = transform def __len__(self): return len(self.Data) def __getitem__(self, idx): data = self.Data[idx] img_transformed = self.transform(data) return img_transformed
A:这段代码的性能已经不错,但有一些小的优化可能会提高其效率:
1. 使用torchvision.transforms.Compose()将所有变换组合,以避免在每个样本中重复调用Transform;
2. 在获取项目时,将数据转换为Tensor,而不是在每个Transform中进行转换。这将减少在每个Transform上进行的操作;
3. 尝试缓存已转换的数据,以避免重复调用Transform。
修改后的代码示例:
```
from torchvision import transforms
class CustomDataset(Dataset):
def __init__(self, data, transform=None):
self.data = data
self.transform = transform
# 将所有变换组合为一个Compose Transforms
if transform is not None:
self.transform = transforms.Compose(transform)
else:
self.transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
def __len__(self):
return len(self.data)
def __getitem__(self, idx):
# 缓存已转换的数据 (optional)
if idx in self.cache:
return self.cache[idx]
# 获取示例数据并转换为Tensor
img, label = self.data[idx]
img = transforms.ToTensor()(img)
# 应用变换
if self.transform is not None:
img = self.transform(img)
# 将转换后的数据缓存 (optional)
self.cache[idx] = img
return img, label
```
注意:这只是一些可能提高效率的建议,并不一定适用于所有数据集和变换。请根据您特定的应用程序进行适当的调整和测试。
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