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
时间: 2024-01-14 09:03:04 浏览: 38
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。
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class ImageNet(datasets.ImageFolder): def __init__(self, root=MyPath.db_root_dir('wjd'), split='train', transform=None): super(ImageNet, self).__init__(root=os.path.join(root, 'ILSVRC2012_img_%s' %(split)), transform=None),这段话是什么意思啊
这段代码定义了一个名为 ImageNet 的数据集类,它是 PyTorch 内置的 ImageFolder 类的子类,主要用于读取一个名为 `wjd` 的数据集。其中各个参数的含义如下:
- `root`:数据集的根目录,默认为 `'/path/to/wjd'`。该目录下应该有一个名为 `ILSVRC2012_img_train` 或 `ILSVRC2012_img_val` 的目录,分别代表训练集和验证集。
- `split`:数据集的划分方式,可选值为 `'train'` 或 `'val'`,默认为 `'train'`。
- `transform`:数据预处理操作,例如图像缩放、裁剪、标准化等。该参数可以传入 torchvision.transforms 中的变换操作,或者自定义的变换操作。如果为 `None`,表示不进行任何预处理操作。
在 ImageNet 类的初始化函数中,首先调用了 ImageFolder 类的初始化函数 `super(ImageNet, self).__init__(...)`,以便读取 `wjd` 数据集中的所有图片和其对应的标签。然后将读取到的图片路径和标签存储在类的 `imgs` 属性中。注意,在初始化 ImageFolder 类时,传入的 `transform` 参数为 `None`,因此实际上并没有进行任何数据预处理操作。如果需要进行数据预处理操作,可以在调用 ImageNet 类时传入相应的 `transform` 参数。
class ImageNet(datasets.ImageFolder): def __init__(self, root=MyPath.db_root_dir('imagenet'), split='train', transform=None): super(ImageNet, self).__init__(root=os.path.join(root, 'ILSVRC2012_img_%s' %(split)), transform=None),这段话是什么意思啊
这段代码定义了一个名为 ImageNet 的数据集类,它是 PyTorch 内置的 ImageFolder 类的子类,主要用于读取 ImageNet 数据集。其中各个参数的含义如下:
- `root`:ImageNet 数据集的根目录,默认为 `'/path/to/imagenet'`。该目录下应该有一个名为 `ILSVRC2012_img_train` 或 `ILSVRC2012_img_val` 的目录,分别代表训练集和验证集。
- `split`:数据集的划分方式,可选值为 `'train'` 或 `'val'`,默认为 `'train'`。
- `transform`:数据预处理操作,例如图像缩放、裁剪、标准化等。该参数可以传入 torchvision.transforms 中的变换操作,或者自定义的变换操作。如果为 `None`,表示不进行任何预处理操作。
在 ImageNet 类的初始化函数中,首先调用了 ImageFolder 类的初始化函数 `super(ImageNet, self).__init__(...)`,以便读取 ImageNet 数据集中的所有图片和其对应的标签。然后将读取到的图片路径和标签存储在类的 `imgs` 属性中。注意,在初始化 ImageFolder 类时,传入的 `transform` 参数为 `None`,因此实际上并没有进行任何数据预处理操作。如果需要进行数据预处理操作,可以在调用 ImageNet 类时传入相应的 `transform` 参数。