写pyhton 在数据集Dataset的__getitem__()中利用torchvision.transforms进行数据预处理与变换 程序
时间: 2024-04-29 11:23:04 浏览: 20
以下是一个示例程序,用于在数据集Dataset的__getitem__()中利用torchvision.transforms进行数据预处理与变换:
```python
import torch
import torchvision.transforms as transforms
class MyDataset(torch.utils.data.Dataset):
def __init__(self, data, targets):
self.data = data
self.targets = targets
self.transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(), # 转换为Tensor
transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5]) # 标准化
])
def __getitem__(self, index):
x = self.data[index]
y = self.targets[index]
x = self.transform(x)
return x, y
def __len__(self):
return len(self.data)
```
在这个示例程序中,MyDataset是自定义的数据集类,它接受一个数据集和目标数组作为输入。在构造函数中,我们定义了一个transform对象,它由两个操作组成:将输入转换为Tensor和标准化。在__getitem__()中,我们首先获取数据和目标,然后将数据应用transform对象进行预处理和变换,最后返回处理后的数据和目标。在__len__()中,我们返回数据集的长度。