from torch.utils.data.dataset import ConcatDataset as _ConcatDataset_ from functools import reduce class ConcatDataset(_ConcatDataset_): """Dataset as a concatenation of multiple datasets Wrapper class of Pytorch ConcatDataset to set the labels as an attribute """ def __init__(self, *args, **kwargs): super(ConcatDataset, self).__init__(*args, **kwargs) self.targets = reduce(lambda x,y:x+y.targets, self.datasets, [])
时间: 2024-04-10 07:31:02 浏览: 23
这段代码是一个自定义的`ConcatDataset`类,继承自PyTorch中的`ConcatDataset`类。`ConcatDataset`是一个将多个数据集拼接在一起的数据集包装类。
在这个自定义的`ConcatDataset`类中,通过调用父类的构造函数`super(ConcatDataset, self).__init__(*args, **kwargs)`来初始化父类的属性。
然后,使用`reduce`函数结合lambda表达式,将所有数据集的标签合并成一个列表,并将结果赋值给`self.targets`属性。这里假设每个数据集都有一个`targets`属性,表示数据集的标签。
这样,在使用这个自定义的`ConcatDataset`类时,可以通过访问`self.targets`来获得所有数据集的标签列表。
相关问题
from abc import abstractmethod from torch.utils.data import Dataset, ConcatDataset, ChainDataset, IterableDataset这段代码作用
这段代码主要是在Python脚本中导入了一些模块和类,这些模块和类的作用如下:
- `from abc import abstractmethod`: 从Python标准库中的abc模块导入abstractmethod抽象方法,用于定义抽象基类。
- `from torch.utils.data import Dataset`: 从PyTorch的数据集工具包torch.utils.data中导入Dataset类,用于定义自己的数据集。
- `from torch.utils.data import ConcatDataset`: 从PyTorch的数据集工具包torch.utils.data中导入ConcatDataset类,用于将多个数据集合并成一个数据集。
- `from torch.utils.data import ChainDataset`: 从PyTorch的数据集工具包torch.utils.data中导入ChainDataset类,用于将多个数据集链接成一个数据集。
- `from torch.utils.data import IterableDataset`: 从PyTorch的数据集工具包torch.utils.data中导入IterableDataset类,用于定义可以迭代的数据集,通常用于流式数据或在线学习场景。
这些模块和类的导入可以方便地在Python脚本中使用它们提供的功能和方法,比如自定义数据集、数据集合并、数据集迭代等等。
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader, random_split
引用\[1\]中提到了使用torch.utils.data.Dataset和torch.utils.data.DataLoader来进行数据读取和处理。要自定义自己的数据集类,需要继承torch.utils.data.Dataset,并实现__len__和__getitem__方法。其中__len__方法返回数据集的大小,__getitem__方法实现索引数据集中的某一个元素。然后将自定义的Dataset封装到DataLoader中,可以实现单/多进程迭代输出数据。\[1\]
引用\[2\]中介绍了PyTorch中深度学习训练的一般流程。首先创建一个自定义的Dataset,然后将Dataset传递给DataLoader。DataLoader会迭代产生训练数据,供模型使用。\[2\]
引用\[3\]中展示了一个实例化自定义数据集类的过程,并将实例传递给DataLoader。通过设置batch_size和shuffle等参数,可以对数据进行批处理和打乱顺序。\[3\]
综上所述,要使用自定义的数据集类,可以按照以下步骤进行操作:
1. 继承torch.utils.data.Dataset,并实现__len__和__getitem__方法来定义自己的数据集类。
2. 将自定义的数据集类实例化,并传递给torch.utils.data.DataLoader来创建数据加载器。
3. 在训练过程中,通过迭代DataLoader来获取训练数据供模型使用。
参考资料:
\[1\] pytorch提供了一个数据读取的方法,使用了torch.utils.data.Dataset和torch.utils.data.DataLoader。
\[2\] 一般来说PyTorch中深度学习训练的流程是这样的:创建Dataset,传递给DataLoader,迭代产生训练数据提供给模型。
\[3\] 实例化类CreateDataset,将类实例传给DataLoader。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【pytorch记录】torch.utils.data.Dataset、DataLoader、分布式读取并数据](https://blog.csdn.net/magic_ll/article/details/123294552)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【torch.utils.data】 Dataset和Dataloader的解读和使用](https://blog.csdn.net/zyw2002/article/details/128175177)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [pytorch中使用Dataset、DataLoader读取自定义数据集](https://blog.csdn.net/qq_41667348/article/details/119147982)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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