_add = [i for i in range(256)] _c = Counter(_samples + _add) # sort dict by keys value _c = sorted(_c.items(), key=lambda x: x[0]) # get the keys and values _c = np.array(_c) return _c[:, 1] - 1
时间: 2023-06-01 22:07:13 浏览: 62
这段代码的功能是创建一个长度为256的列表_add,其中的元素依次为0到255;然后使用Counter模块,对列表_samples元素出现的次数进行计数,得到一个字典_c;最后将列表_add和字典_c合并成一个新的字典。
相关问题
train_dataloader=dict(samples_per_gpu=4, drop_last=True),
这段代码是在设置训练数据装载器(train dataloader)时使用的。其中,`samples_per_gpu`表示每个GPU处理的样本数,这里设置为4。`drop_last`表示当数据集样本数不能被batch size整除时,是否舍弃最后一个batch,这里设置为True表示舍弃。具体而言,如果设置为False,则最后一个batch的样本数可能小于batch size,这会导致内存浪费和训练效果下降。
y_train = [np.array(y_train)[:, i] for i in range(7)]
这行代码是将 `y_train` 中包含的多个标签分离出来,分别存储在不同的 `numpy` 数组中,每个数组对应一个标签。假设 `y_train` 是一个形状为 `(n_samples, n_labels)` 的二维数组,其中 `n_samples` 是样本数量,`n_labels` 是标签数量。那么这行代码会生成一个包含 `n_labels` 个数组的列表,每个数组的形状都是 `(n_samples,)`,表示对应标签的所有样本的标签值。这样做可以方便地对每个标签进行单独处理。