np.expand_dims(np.transpose(train_x, (0, 2, 1)), 2)

这段代码的作用是将训练数据 `train_x` 进行转置，并在转置后的数据中增加一个维度，使得数据的形状变为 `(batch_size, seq_len, 1, input_dim)`。其中，`batch_size` 表示批次大小，`seq_len` 表示序列长度，`input_dim` 表示每个时间步输入的特征维度。这种数据格式常用于一些需要使用卷积神经网络（CNN）进行处理的任务，如文本分类、语音识别等。

相关问题

def __getitem__(self, index): if self.split=='train': vis_path = self.filepath_vis[index] ir_path = self.filepath_ir[index] label_path = self.filepath_label[index] image_vis = np.array(Image.open(vis_path)) image_inf = cv2.imread(ir_path, 0) label = np.array(Image.open(label_path)) image_vis = ( np.asarray(Image.fromarray(image_vis), dtype=np.float32).transpose( (2, 0, 1) ) / 255.0 ) image_ir = np.asarray(Image.fromarray(image_inf), dtype=np.float32) / 255.0 image_ir = np.expand_dims(image_ir, axis=0) label = np.asarray(Image.fromarray(label), dtype=np.int64) name = self.filenames_vis[index] return ( torch.tensor(image_vis), torch.tensor(image_ir), torch.tensor(label), name, ) elif self.split=='val': vis_path = self.filepath_vis[index] ir_path = self.filepath_ir[index] image_vis = np.array(Image.open(vis_path)) image_inf = cv2.imread(ir_path, 0) image_vis = ( np.asarray(Image.fromarray(image_vis), dtype=np.float32).transpose( (2, 0, 1) ) / 255.0 ) image_ir = np.asarray(Image.fromarray(image_inf), dtype=np.float32) / 255.0 image_ir = np.expand_dims(image_ir, axis=0) name = self.filenames_vis[index] return ( torch.tensor(image_vis), torch.tensor(image_ir), name, )

这段代码定义了一个自定义数据集类（可能是用于图像分割任务），其中包含了getitem方法用于获取数据。

在getitem方法中，根据数据集的split属性判断是训练集还是验证集。如果是训练集，首先获取对应索引的可见光图像路径（vis_path）、红外图像路径（ir_path）和标签路径（label_path）。然后，使用PIL库的Image.open函数读取可见光图像和标签图像，并使用cv2.imread函数读取红外图像（以灰度图像形式）。接下来，对可见光图像和红外图像进行预处理：将可见光图像转为numpy数组，并将通道维度转置为(2, 0, 1)，然后除以255.0进行归一化；将红外图像转为numpy数组，并除以255.0进行归一化，再使用np.expand_dims函数在通道维度上添加一个维度。最后，将标签图像转为numpy数组，并将数据类型设置为int64。

如果是验证集，只获取可见光图像路径（vis_path）和红外图像路径（ir_path），并进行和训练集相同的预处理操作。

最后，根据数据集的split属性，返回不同的数据组合。如果是训练集，返回可见光图像、红外图像、标签图像和名称；如果是验证集，返回可见光图像、红外图像和名称。

这个数据集类用于加载图像数据，并返回用于训练或验证的数据组合。

def get_CIFAR10_data(num_training=5000, num_validation=500, num_test=500): cifar10_dir = r'D:\daima\cifar-10-python\cifar-10-batches-py' X_train, y_train, X_test, y_test = load_CIFAR10(cifar10_dir) print(X_train.shape) mask = range(num_training, num_training + num_validation) X_val = X_train[mask] y_val = y_train[mask] mask = range(num_training) X_train = X_train[mask] y_train = y_train[mask] mask = range(num_test) X_test = X_test[mask] y_test = y_test[mask] mean_image = np.mean(X_train, axis=0) X_train -= mean_image X_val -= mean_image X_test -= mean_image X_train = X_train.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_val = X_val.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_test = X_test.transpose(0, 3, 1, 2).copy() return { 'X_train': X_train, 'y_train': y_train, 'X_val': X_val, 'y_val': y_val, 'X_test': X_test, 'y_test': y_test, }这是一个加载cifar10数据集的函数，如何修改使其能加载mnist数据集

要加载MNIST数据集，可以使用以下代码修改上述函数：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
import numpy as np

def get_MNIST_data(num_training=50000, num_validation=10000, num_test=10000):
    (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
    X_train = np.expand_dims(X_train, axis=-1)
    X_test = np.expand_dims(X_test, axis=-1)
    X_train = X_train.astype('float32') / 255
    X_test = X_test.astype('float32') / 255
    mean_image = np.mean(X_train, axis=0)
    X_train -= mean_image
    X_test -= mean_image
    mask = range(num_training, num_training + num_validation)
    X_val = X_train[mask]
    y_val = y_train[mask]
    mask = range(num_training)
    X_train = X_train[mask]
    y_train = y_train[mask]
    mask = range(num_test)
    X_test = X_test[mask]
    y_test = y_test[mask]
    return {
        'X_train': X_train, 'y_train': y_train,
        'X_val': X_val, 'y_val': y_val,
        'X_test': X_test, 'y_test': y_test,
    }

此代码使用 TensorFlow 的 MNIST 数据集加载函数，将数据集的维度转换为 (num_samples, height, width, depth) 的形式，并对图像像素值进行归一化。