dataset = [] for i in range(num_classes): idx = dataset_label == i dataset.append(dataset_image[idx])这段代码什么意思

这段代码的作用是将一个包含多个类别的数据集 dataset_image 按照类别进行划分，生成多个子数据集，分别存储在列表 dataset 中。其中，dataset_image 是一个包含所有数据的列表，每个元素都是一个图像，dataset_label 是一个与 dataset_image 长度相同的列表，用于标记每个图像所属的类别，num_classes 表示数据集中类别的数量。具体实现过程如下：

1. 首先创建一个空列表 dataset。

2. 循环遍历 num_classes，对于每个类别 i，生成一个布尔类型的索引 idx，用于标记 dataset_label 中所有等于 i 的元素。这可以通过比较 dataset_label 和 i 得到。

3. 将 dataset_image 中所有满足索引 idx 的元素添加到列表 dataset 中，生成一个子数据集。

4. 最终，列表 dataset 中包含了 num_classes 个子数据集，每个子数据集包含了 dataset_image 中属于对应类别的所有图像。这样就可以方便地对不同类别的数据进行处理和分析。

相关问题

class SampleDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self): self.sequences = [] self.labels = [] for _ in range(1000): seq = torch.randn(10, 5) label = torch.zeros(2) if seq.sum() > 0: label[0] = 1 else: label[1] = 1 self.sequences.append(seq) self.labels.append(label) def __len__(self): return len(self.sequences) def __getitem__(self, idx): return self.sequences[idx], self.labels[idx]

这段代码定义了一个名为`SampleDataset`的自定义数据集类，用于生成样本数据。数据集包含了1000个序列样本，每个序列包含10个维度为5的随机数。同时，每个序列对应一个标签，标签是一个维度为2的张量。

`__init__`方法初始化了数据集的`sequences`和`labels`列表。通过循环生成1000个序列样本，并根据序列元素的和来确定标签。如果序列元素的和大于0，则标签的第一个维度为1，否则第二个维度为1。然后将序列和标签添加到对应的列表中。

`__len__`方法返回数据集的样本数量。

`__getitem__`方法根据索引值`idx`返回对应的序列和标签。

这个自定义数据集类可以用于构建PyTorch的数据加载器，并在训练模型时使用。

class Dn_datasets(Dataset): def __init__(self, data_root, data_dict, transform, load_all=False, to_gray=False, s_factor=1, repeat_crop=1): self.data_root = data_root self.transform = transform self.load_all = load_all self.to_gray = to_gray self.repeat_crop = repeat_crop if self.load_all is False: self.data_dict = data_dict else: self.data_dict = [] for sample_info in data_dict: sample_data = Image.open('/'.join((self.data_root, sample_info['path']))).copy() if sample_data.mode in ['RGBA']: sample_data = sample_data.convert('RGB') width = sample_info['width'] height = sample_info['height'] sample = { 'data': sample_data, 'width': width, 'height': height } self.data_dict.append(sample) def __len__(self): return len(self.data_dict) def __getitem__(self, idx): sample_info = self.data_dict[idx] if self.load_all is False: sample_data = Image.open('/'.join((self.data_root, sample_info['path']))) if sample_data.mode in ['RGBA']: sample_data = sample_data.convert('RGB') else: sample_data = sample_info['data'] if self.to_gray: sample_data = sample_data.convert('L') # crop (w_start, h_start, w_end, h_end) image = sample_data target = sample_data sample = {'image': image, 'target': target} if self.repeat_crop != 1: image_stacks = [] target_stacks = [] for i in range(self.repeat_crop): sample_patch = self.transform(sample) image_stacks.append(sample_patch['image']) target_stacks.append(sample_patch['target']) return torch.stack(image_stacks), torch.stack(target_stacks) else: sample = self.transform(sample) return sample['image'], sample['target']

这段代码是用来创建一个自定义的 PyTorch 数据集类，名为 Dn_datasets。它的构造函数接受四个参数：data_root，data_dict，transform 和 load_all。其中，data_root 是数据集的根目录，data_dict 是一个字典，包含了数据集中每个样本的路径、宽度和高度等信息，transform 是一个用于数据增强的 torchvision.transforms 实例，load_all 是一个布尔值，指示是否将整个数据集加载到内存中。

在 __init__ 函数中，如果 load_all 是 False，那么 self.data_dict 直接赋值为传入的 data_dict；否则，它会遍历 data_dict 中的每个样本，将其加载到内存中，并将其图像数据、宽度和高度信息封装为一个字典，并将其存储到 self.data_dict 中。

__len__ 函数返回数据集的样本数量，__getitem__ 函数接受一个索引 idx，返回该索引对应的样本。如果 load_all 是 False，那么它会从磁盘上读取该样本的图像数据；否则，它会从 self.data_dict 中读取该样本的图像数据。如果 to_gray 是 True，那么它会将图像转换为灰度图。最后，如果 repeat_crop 大于 1，那么它会对该样本进行多次裁剪，并返回多个图像和目标对作为一个元组；否则，它会对该样本进行单次裁剪，并返回一个图像和目标对作为一个元组。