tr_set, tr_mu, tr_std = prep_dataloader(tr_path, 'train', config['batch_size'], target_only=target_only) dv_set, mu_none, std_none = prep_dataloader(tr_path, 'dev', config['batch_size'], target_only=target_only, mu=tr_mu, std=tr_std) tt_set, mu_none, std_none = prep_dataloader(tr_path, 'test', config['batch_size'], target_only=target_only, mu=tr_mu, std=tr_std)
时间: 2024-04-10 13:32:50 浏览: 16
这段代码用于准备训练、验证和测试数据集的数据加载器。
首先,调用 prep_dataloader() 函数来准备训练数据集 tr_set。该函数接受训练数据集的路径 tr_path、数据集类型 'train'、batch_size(从配置字典 config 中获取)以及 target_only 的值作为输入。根据 target_only 的值,函数可能还会接受额外的 mu 和 std 参数。返回的结果包括 tr_set(训练数据加载器)、tr_mu 和 tr_std(用于标准化数据的均值和标准差)。
接下来,调用 prep_dataloader() 函数来准备验证数据集 dv_set。参数和用法与准备训练数据集类似,不同之处在于数据集类型为 'dev',同时传入了之前计算得到的 tr_mu 和 tr_std。返回的结果包括 dv_set(验证数据加载器)、mu_none 和 std_none(这里命名为 mu_none 和 std_none 是因为在验证过程中不需要使用均值和标准差进行标准化)。
最后,调用 prep_dataloader() 函数来准备测试数据集 tt_set。参数和用法与准备验证数据集类似,不同之处在于数据集类型为 'test'。同样,返回的结果包括 tt_set(测试数据加载器)、mu_none 和 std_none。
相关问题
def prep_dataloader(path, mode, batch_size, n_jobs=0, target_only=False, mu=None, std=None): #训练集不需要传mu,std, 所以默认值设置为None ''' Generates a dataset, then is put into a dataloader. ''' dataset = COVID19Dataset(path, mu, std, mode=mode, target_only=target_only) # Construct dataset if mode == 'train': #如果是训练集,把训练集上均值和方差保存下来 mu = dataset.mu std = dataset.std dataloader = DataLoader( dataset, batch_size, shuffle=(mode == 'train'), drop_last=False, num_workers=n_jobs, pin_memory=True) # Construct dataloader return dataloader, mu, std
这段代码用于生成数据集并将其放入一个数据加载器(dataloader)中。函数的输入参数包括数据集的路径(path)、模式(mode,训练集、开发集或测试集)、批量大小(batch_size)、工作线程数(n_jobs,默认为0,表示不使用多线程)、仅目标变量(target_only,默认为False,表示包括所有特征)、均值(mu,默认为None)和标准差(std,默认为None)。
首先,根据输入的路径、均值和标准差以及其他参数构造一个COVID19Dataset对象,表示对应的数据集。如果是训练集(mode == 'train'),则将当前数据集的均值和标准差分别赋值给变量mu和std。
接下来,使用DataLoader函数构造一个数据加载器。其中,指定了数据集、批量大小、是否打乱数据(如果是训练集,则打乱数据),是否丢弃最后一个不完整批次的样本(drop_last=False表示保留不完整批次),工作线程数(num_workers)用于并行加载数据(默认为0表示不使用多线程),以及是否将数据加载到固定的内存位置(pin_memory=True)。
最后,返回数据加载器、均值和标准差作为输出。
def full_prep(train=True, val=True, test=True):
您好!感谢您的提问。关于您的问题,可以将`full_prep`函数定义为一个用于对训练集、验证集和测试集进行完整预处理的函数。该函数可以接受三个布尔类型的参数,即`train`、`val`和`test`,用于指示是否对相应的数据集进行预处理。
以下是一个示例实现:
```python
def full_prep(train=True, val=True, test=True):
if train:
# 对训练集进行预处理的代码
print("正在预处理训练集...")
# ...
if val:
# 对验证集进行预处理的代码
print("正在预处理验证集...")
# ...
if test:
# 对测试集进行预处理的代码
print("正在预处理测试集...")
# ...
print("预处理完成!")
# 调用函数,并指定需要预处理的数据集
full_prep(train=True, val=False, test=True)
```
在上述示例中,函数根据传入的参数判断是否需要对相应的数据集进行预处理,并在控制台输出相应的提示信息。您可以根据实际需求修改函数体内的代码来实现具体的预处理逻辑。
希望能够帮助到您!如果您还有其他问题,请随时提问。