transform = transforms.Compose([Normalization()]) train_set = SpecklesDataset(csv_file='E:\StrainNet\Dataset\Speckle dataset 1.0\Train_annotations.csv', root_dir='E:\StrainNet\Dataset/Speckle dataset 1.0\Reference_speckle_frames\Train_Data', transform = transform) test_set = SpecklesDataset(csv_file='E:\StrainNet\Dataset\Speckle dataset 1.0\Test_annotations.csv', root_dir='E:\StrainNet\Dataset\Speckle dataset 1.0\Reference_speckle_frames\Test_Data', transform = transform) print('{} samples found, {} train samples and {} test samples '.format(len(test_set)+len(train_set), len(train_set), len(test_set))) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=args.batch_size, num_workers=args.workers, pin_memory =True, shuffle=True) val_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_set, batch_size=args.batch_size, num_workers=args.workers, pin_memory=True, shuffle=True) # create model
时间: 2024-02-14 07:24:36 浏览: 29
这段代码是为了创建数据集,并构建相应的数据加载器。其中,`transforms.Compose` 是一个用于组合多个数据变换操作的类,`Normalization()` 是其中的一个数据变换操作,用于对输入的数据进行归一化处理。`SpecklesDataset` 是一个自定义的数据集类,用于读取 CSV 文件并加载图像数据。在这个代码段中,分别创建了训练集和测试集,并使用 `torch.utils.data.DataLoader` 创建了训练数据加载器和测试数据加载器。在创建加载器时,使用了 `batch_size`、`num_workers`、`pin_memory` 和 `shuffle` 等参数来控制批次大小、工作进程数量、是否将数据加载到 GPU 内存中以及是否打乱数据的顺序。最后,该代码段还创建了一个模型。
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解释一下data_transforms = transforms.Compose(transform_list)
data_transforms = transforms.Compose(transform_list)是一个PyTorch的数据预处理函数。它将一系列图像预处理转换组合成单个可调用对象,以便将其用于数据的有效处理。其中,transform_list是一个包括各种数据预处理函数(如旋转,剪裁,缩放等)的列表,它们按照给定的顺序进行调用以处理输入的图像数据。通过使用该函数,我们可以有效地将数据转换为模型可以使用的格式,并同时提高模型的精度和效率。
dataset_transform = torchvision.transforms.Compose()
`dataset_transform = torchvision.transforms.Compose()`是一个用于定义数据集转换的函数。它可以将多个数据集转换操作组合在一起,以便在加载数据集时应用这些转换操作。
以下是一个示例,展示如何使用`torchvision.transforms.Compose()`来定义数据集转换:
```python
import torchvision.transforms as transforms
# 定义数据集转换操作
transform = transforms.Compose([
transforms.RandomCrop(400),
transforms.ToTensor()
])
# 在加载数据集时应用转换操作
dataset_transform = torchvision.datasets.FashionMNIST(
root='./data',
train=True,
transform=transform,
download=True
)
```
在上述示例中,`transforms.RandomCrop(400)`表示对图像进行随机裁剪,将其大小调整为400x400像素。`transforms.ToTensor()`表示将图像转换为张量格式。