import torch from torch.utils.data import Dataset from tools import ReadIntArray, OneHotData class SSQDataset(Dataset): def __init__(self, file_path, my_detection, sample_nums): self.file_path = file_path self.my_detection = my_detection self.sample_nums = sample_nums self.my_list = ReadIntArray(self.file_path) def __getitem__(self, my_index): data_list = [] target_list = [] start_index = my_index for sample_num in range(self.sample_nums): data_list.append(self.my_list[start_index + sample_num]) if self.my_detection in self.my_list[start_index + self.sample_nums]: target_list = [1, 0] else: target_list = [0, 1] data_list = OneHotData(data_list) data_list = torch.tensor(data_list, dtype=torch.float32) target_list = torch.tensor(target_list, dtype=torch.float32) return data_list, target_list def __len__(self): return len(self.my_list) - self.sample_nums
时间: 2023-11-22 14:55:44 浏览: 48
这段代码定义了一个名为SSQDataset的数据集类,用于读取文件并将其转换为模型可接受的数据格式。其中:
- `file_path`表示数据文件路径;
- `my_detection`表示要检测的目标,例如在双色球中是要预测的红球还是蓝球;
- `sample_nums`表示每个样本中包含的数据点数;
- `ReadIntArray`函数用于读取数据文件并将其转换为整数列表;
- `__getitem__`函数用于获取某个索引位置的数据,并将其转换为模型可接受的数据格式,同时将该数据对应的目标标签也转换为模型可接受的格式;
- `OneHotData`函数用于将原始数据转换为独热编码格式;
- `__len__`函数用于返回数据集的长度。
这个数据集类可以用于训练模型,例如:
```python
from torch.utils.data import DataLoader
from model import MyModel
dataset = SSQDataset(file_path='data/ssq.txt', my_detection='red', sample_nums=5)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)
model = MyModel()
for data, target in dataloader:
output = model(data)
loss = compute_loss(output, target)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
```
这里假设模型类为`MyModel`,使用PyTorch内置的`DataLoader`类将数据集分成批次进行训练。在每个批次中,将数据输入模型,计算损失并进行反向传播和优化。
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