pytorch无标签高光谱图像取块

在 PyTorch 中，可以使用 `torch.utils.data.Dataset` 和 `torch.utils.data.DataLoader` 这两个类来方便地读取数据和进行数据批处理。对于无标签高光谱图像，可以使用以下步骤来取块：

1. 定义一个自定义的 `Dataset` 类，继承自 `torch.utils.data.Dataset`，并在 `__init__` 方法中传入高光谱图像的路径和取块的大小。

import torch.utils.data as data

class HSI_Dataset(data.Dataset):
    def __init__(self, data_path, patch_size):
        super(HSI_Dataset, self).__init__()
        self.data_path = data_path
        self.patch_size = patch_size
        # 加载高光谱图像数据
        self.data = self.load_data(self.data_path)
    
    def load_data(self, data_path):
        # 读取高光谱图像数据
        data = ...
        return data

2. 在 `__getitem__` 方法中进行取块操作，返回一个取块后的数据和对应的坐标。

    def __getitem__(self, index):
        x, y = index // self.data.shape[1], index % self.data.shape[1]
        # 取块操作
        patch = self.data[x:x+self.patch_size, y:y+self.patch_size, :]
        return patch, (x, y)

3. 使用 `DataLoader` 类来进行数据批处理。可以设置 `batch_size` 参数来指定每个批次中的取块数量。

from torch.utils.data import DataLoader

# 定义数据集和数据加载器
dataset = HSI_Dataset(data_path, patch_size)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

通过以上步骤，即可方便地对无标签高光谱图像进行取块操作，并进行数据批处理。