def __getitem__(self, index): if not self.is_train: index = self.train_index + index
时间: 2024-05-27 22:10:10 浏览: 14
这段代码是一个类的方法,用于获取数据集中某个索引位置的数据。`self`表示当前对象,`index`表示需要获取的数据的索引位置。`is_train`是一个布尔值,表示当前是否在训练模式下。如果不是训练模式,那么就需要加上`train_index`,因为在非训练模式下,`index`是相对于`train_index`的偏移量。具体来说,如果当前是测试模式,那么`index`就是测试数据集中的索引位置,但是在代码中实际需要获取的是训练数据集中的`train_index + index`位置的数据。
相关问题
def __getitem__(self, index): if self.args.cached: (label, _, image) = self.data[index] else: (label, _file) = self.file_indexes[index] image = self._load_rml(_file) n_label = self.classes.index(label) return torch.tensor(image).float(), torch.tensor(n_label).long()把这段代码基于pytorch改为基于mindspore
以下是基于MindSpore的代码实现:
```
import mindspore.dataset as ds
import mindspore.dataset.transforms.py_transforms as py_transforms
import mindspore.common.dtype as mstype
import numpy as np
class MyDataset:
def __init__(self, args):
self.args = args
self.classes = sorted(list(set([item[0] for item in self.args.data])))
self.data = self.args.data
self.file_indexes = [(item[0], idx) for idx, item in enumerate(self.args.data)]
def _load_rml(self, file):
# 加载数据的代码
pass
def __getitem__(self, index):
if self.args.cached:
(label, _, image) = self.data[index]
else:
(label, file_idx) = self.file_indexes[index]
image = self._load_rml(self.args.data[file_idx][1])
n_label = self.classes.index(label)
return np.array(image).astype(np.float32), np.array(n_label).astype(np.int32)
def __len__(self):
return len(self.file_indexes)
# 数据增强
transform = py_transforms.Compose([
py_transforms.Resize((224, 224)),
py_transforms.RandomHorizontalFlip(),
py_transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
# 数据集加载
ds.config.set_seed(1)
ds_train = ds.GeneratorDataset(MyDataset(args), ["image", "label"])
ds_train = ds_train.shuffle(buffer_size=1000)
ds_train = ds_train.batch(batch_size=args.batch_size, drop_remainder=True)
ds_train = ds_train.map(operations=transform, input_columns="image", num_parallel_workers=4)
ds_train = ds_train.map(operations=lambda x, y: (mindspore.Tensor(x, mstype.float32), mindspore.Tensor(y, mstype.int32)))
```
注意:MindSpore的数据增强需要使用`transforms`模块中的函数,而数据集加载则需要使用`GeneratorDataset`类。在MindSpore中,需要使用`mindspore.Tensor`将数据转换为张量类型。
下面给出一段代码:class AudioDataset(Dataset): def init(self, train_data): self.train_data = train_data self.n_frames = 128 def pad_zero(self, input, length): input_shape = input.shape if input_shape[0] >= length: return input[:length] if len(input_shape) == 1: return np.append(input, [0] * (length - input_shape[0]), axis=0) if len(input_shape) == 2: return np.append(input, [[0] * input_shape[1]] * (length - input_shape[0]), axis=0) def getitem(self, index): t_r = self.train_data[index] clean_file = t_r[0] noise_file = t_r[1] wav_noise_magnitude, wav_noise_phase = self.extract_fft(noise_file) start_index = len(wav_noise_phase) - self.n_frames + 1 if start_index < 1: start_index = 1 else: start_index = np.random.randint(start_index) sub_noise_magnitude = self.pad_zero(wav_noise_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames) wav_clean_magnitude, wav_clean_phase = self.extract_fft(clean_file) sub_clean_magnitude = self.pad_zero(wav_clean_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames) b_data = {'input_clean_magnitude': sub_clean_magnitude, 'input_noise_magnitude': sub_noise_magnitude} return b_data def extract_fft(self, wav_path): audio_samples = librosa.load(wav_path, sr=16000)[0] stft_result = librosa.stft(audio_samples, n_fft=n_fft, win_length=win_length, hop_length=hop_length, center=True) stft_magnitude = np.abs(stft_result).T stft_phase = np.angle(stft_result).T return stft_magnitude, stft_phase def len(self): return len(self.train_data)。请给出详细注释
这段代码定义了一个 AudioDataset 类,继承自 PyTorch 中的 Dataset 类。主要用于处理音频数据。
```python
class AudioDataset(Dataset):
def __init__(self, train_data):
self.train_data = train_data
self.n_frames = 128
```
- `__init__` 方法:初始化函数,用于创建 `AudioDataset` 类的实例。传入一个 `train_data` 参数,该参数是一个列表,每个元素是一个二元组,分别表示干净音频文件路径和噪声音频文件路径。
- `train_data` 属性:将传入的训练数据存储在类的属性中。
- `n_frames` 属性:表示每个训练样本的长度,即帧数。
```python
def pad_zero(self, input, length):
input_shape = input.shape
if input_shape[0] >= length:
return input[:length]
if len(input_shape) == 1:
return np.append(input, [0] * (length - input_shape[0]), axis=0)
if len(input_shape) == 2:
return np.append(input, [[0] * input_shape[1]] * (length - input_shape[0]), axis=0)
```
- `pad_zero` 方法:对输入的数据进行零填充,使其长度等于指定的长度。
- `input` 参数:输入的数据。
- `length` 参数:填充后的长度。
- `input_shape` 变量:输入数据的形状。
- 如果输入数据的长度大于等于指定长度,则直接返回原始数据。
- 如果输入数据是一维数组,则在数组末尾添加若干个零,使其长度等于指定长度。
- 如果输入数据是二维数组,则在数组末尾添加若干行零,使其行数等于指定长度。
```python
def __getitem__(self, index):
t_r = self.train_data[index]
clean_file = t_r[0]
noise_file = t_r[1]
wav_noise_magnitude, wav_noise_phase = self.extract_fft(noise_file)
start_index = len(wav_noise_phase) - self.n_frames + 1
if start_index < 1:
start_index = 1
else:
start_index = np.random.randint(start_index)
sub_noise_magnitude = self.pad_zero(wav_noise_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames)
wav_clean_magnitude, wav_clean_phase = self.extract_fft(clean_file)
sub_clean_magnitude = self.pad_zero(wav_clean_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames)
b_data = {
'input_clean_magnitude': sub_clean_magnitude,
'input_noise_magnitude': sub_noise_magnitude
}
return b_data
```
- `__getitem__` 方法:该方法用于获取指定索引的训练样本。
- `index` 参数:指定的索引。
- `t_r` 变量:获取指定索引的训练数据。
- `clean_file` 和 `noise_file` 变量:分别表示干净音频文件和噪声音频文件的路径。
- `wav_noise_magnitude` 和 `wav_noise_phase` 变量:使用 librosa 库加载噪声音频文件,并提取其短时傅里叶变换(STFT)结果的幅度和相位。
- `start_index` 变量:指定从哪个位置开始提取数据。
- 如果 `(len(wav_noise_phase) - self.n_frames + 1) < 1`,说明 STFT 结果的长度不足以提取 `self.n_frames` 个帧,此时将 `start_index` 设为 1。
- 否则,随机生成一个 `start_index`,使得从噪声 STFT 结果中提取的子序列长度为 `self.n_frames`。
- `sub_noise_magnitude` 变量:对从噪声 STFT 结果中提取的子序列进行零填充,使其长度等于 `self.n_frames`。
- `wav_clean_magnitude` 和 `wav_clean_phase` 变量:使用 librosa 库加载干净音频文件,并提取其 STFT 结果的幅度和相位。
- `sub_clean_magnitude` 变量:对从干净 STFT 结果中提取的子序列进行零填充,使其长度等于 `self.n_frames`。
- `b_data` 变量:将干净 STFT 结果和噪声 STFT 结果作为字典类型的训练数据返回。
```python
def extract_fft(self, wav_path):
audio_samples = librosa.load(wav_path, sr=16000)[0]
stft_result = librosa.stft(audio_samples, n_fft=n_fft, win_length=win_length, hop_length=hop_length, center=True)
stft_magnitude = np.abs(stft_result).T
stft_phase = np.angle(stft_result).T
return stft_magnitude, stft_phase
```
- `extract_fft` 方法:该方法用于对指定的音频文件进行 STFT 变换,并返回其结果的幅度和相位。
- `wav_path` 参数:指定的音频文件路径。
- `audio_samples` 变量:使用 librosa 库加载音频文件,并获取其音频采样值。
- `stft_result` 变量:对音频采样值进行 STFT 变换,返回其结果。
- `stft_magnitude` 和 `stft_phase` 变量:分别表示 STFT 变换结果的幅度和相位。
- 返回 STFT 变换结果的幅度和相位。
```python
def __len__(self):
return len(self.train_data)
```
- `__len__` 方法:该方法用于返回训练数据的长度,即样本数量。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)