def __init__(self, root_dir, transform=None): self.root_dir = root_dir self.transform = transform self.vi_files = sorted(os.listdir(os.path.join(root_dir, 'vi'))) def __len__(self): return len(self.vi_files) def __getitem__(self, idx): vi_filename = self.vi_files[idx] vi_path = os.path.join(self.root_dir, 'vi', vi_filename) with open(vi_path, 'rb') as f: vi_image = Image.open(f).convert('RGB') if self.transform: vi_image = self.transform(vi_image) return vi_image

这是一个 PyTorch 中 Dataset 类的实现，用于读取一个包含图像数据的文件夹。其中，root_dir 是包含数据集的根目录，transform 是可选的数据增强操作，vi_files 是一个包含文件名的列表，通过 sorted 函数对其进行排序，便于按顺序加载数据。__len__() 方法返回数据集的大小，__getitem__() 方法实现了数据的加载和预处理操作。在这个实现中，每个图像被解码为 RGB 格式，并且根据 transform 执行一些数据增强操作（如果有的话），最后返回处理后的图像数据。

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class COCODataset(Dataset): def __init__(self, root_dir, transform=None): self.root_dir = root_dir self.transform = transform self.image_files = os.listdir(root_dir) def __len__(self): return len(self.image_files) def __getitem__(self, idx): img_path = os.path.join(self.root_dir, self.image_files[idx]) image = Image.open(img_path).convert('RGB') if self.transform: image = self.transform(image) return image

这段代码是一个 PyTorch 中的 Dataset 类，用于加载 COCO 数据集中的图像数据。具体来说，构造函数中接收两个参数：数据集根目录 root_dir 和可选的数据预处理函数 transform。在初始化过程中，该类读取指定目录下的所有图像文件名，并保存在 image_files 中。__len__ 方法返回数据集大小，即图像数量。__getitem__ 方法根据给定的索引 idx 加载对应的图像数据，并将其转换为 RGB 格式。如果指定了 transform 函数，则在返回数据前进行数据预处理操作。最终，该方法返回处理后的图像数据。该类可以用于 PyTorch 的 DataLoader 中，以便进行批量训练和数据增强。

def __init__(self, root=MyPath.db_root_dir('wjd'), train=True, transform=None, download=False): super('wjd', self).__init__() self.root = root self.transform = transform self.train = train # training set or test set self.classes = ['plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']，这段代码讲了啥

这段代码定义了一个名为"wjd"的数据集类，继承自torchvision.datasets类。具体来说，它有以下几个参数和功能：

- root：数据集的根目录，默认为MyPath.db_root_dir('wjd')，即"D:/wjd/simclr_c10/"。
- train：是否为训练集，默认为True。
- transform：用于数据预处理和增强的变换操作，可以为None。
- download：是否下载数据集，默认为False。
- classes：数据集中的类别列表，包括"plane"、"car"、"bird"、"cat"、"deer"、"dog"、"frog"、"horse"、"ship"和"truck"。

这个数据集类可以用于加载和处理"WJD"数据集的训练集和测试集。