class RandomDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, data, length): self.data = data self.len = length def __getitem__(self, index): # print("self.data:", self.data.shape) return torch.Tensor(self.data[index, :, :, :]).float() def __len__(self): return self.len trn_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=RandomDataset(Training_lable, 89600), batch_size=args.batch_size, shuffle=True, **kwopt, drop_last=False) return trn_loader
时间: 2024-02-14 16:06:05 浏览: 49
这段代码定义了一个名为 "RandomDataset" 的数据集类,并定义了该类的构造函数、__getitem__ 和 __len__ 方法。构造函数 __init__ 接收两个参数:data 和 length。其中,data 是输入数据,length 是数据集的长度。__getitem__ 方法用于获取指定索引的数据。在该方法中,代码首先从输入数据中获取指定索引的数据,然后将其转换成 torch.Tensor,并将其返回。__len__ 方法返回该数据集的长度。
接下来,代码创建了一个名为 "trn_loader" 的数据加载器,该加载器使用 RandomDataset 类创建数据集,并使用 batch_size、shuffle 和 **kwopt 等参数进行配置。最后,代码返回了该数据加载器。该代码的目的是将训练数据和标签转换成 torch.Tensor,并创建一个 PyTorch 数据加载器,以便进行机器学习模型的训练。
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import torch import torch.utils.data as Data import numpy as np class BatchDataset(Data.Dataset): def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y def __len__(self): return len(self.x) def __getitem__(self, index): return self.x[index], self.y[index] def split_data(stock, lookback, in_list, out_index): data_raw = stock.to_numpy() # convert to numpy array data = [] # create all possible sequences of length seq_len for index in range(len(data_raw) - lookback): data.append(data_raw[index: index + lookback]) data = np.array(data) test_set_size = int(np.round(0.2*data.shape[0])) train_set_size = data.shape[0] - (test_set_size) x_train = data[:train_set_size,:-1,in_list] y_train = data[:train_set_size,-1,out_index,None] x_test = data[train_set_size:,:-1,in_list] y_test = data[train_set_size:,-1,out_index,None] return [x_train, y_train, x_test, y_test] 请给我这段代码的伪代码
这这段这段代码这段代码主这段代码主要这段代码主要是这段代码主要是定义这段代码主要是定义了这段代码主要是定义了一个这段代码主要是定义了一个 Batch这段代码主要是定义了一个 BatchDataset这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 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split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这个这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这个函数这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这个函数会这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这个函数会将这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格式这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格式,这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格式,调这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格式,调用这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格式,调用 numpy这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格式,调用 numpy 的这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格式,调用 numpy 的方法这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格式,调用 numpy 的方法进行这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格式,调用 numpy 的方法进行分这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格式,调用 numpy 的方法进行分离这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格式,调用 numpy 的方法进行分离和这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格式,调用 numpy 的方法进行分离和重这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格式,调用 numpy 的方法进行分离和重组这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格式,调用 numpy 的方法进行分离和重组,这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格式,调用 numpy 的方法进行分离和重组,得这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格式,调用 numpy 的方法进行分离和重组,得到这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格式,调用 numpy 的方法进行分离和重组,得到一个这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格式,调用 numpy 的方法进行分离和重组,得到一个满这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格式,调用 numpy 的方法进行分离和重组,得到一个满足这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格式,调用 numpy 的方法进行分离和重组,得到一个满足要这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格式,调用 numpy 的方法进行分离和重组,得到一个满足要求这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格式,调用 numpy 的方法进行分离和重组,得到一个满足要求的这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格式,调用 numpy 的方法进行分离和重组,得到一个满足要求的数据这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格式,调用 numpy 的方法进行分离和重组,得到一个满足要求的数据集这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类,用于处理数据集。类中包含多个方法,比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数,用于将输入数据进行预处理,使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格式,调用 numpy 的方法进行分离和重组,得到一个满足要求的数据集。
torch.utils.data.dataloader加载音频文件,并转换为图像文件
加载音频文件并将其转换为图像文件需要经过以下几个步骤:
1. 使用音频处理库(如librosa)加载音频文件并读取其数据。
2. 对音频数据进行预处理,例如进行STFT(短时傅里叶变换)将音频数据转换为频谱图。
3. 将预处理后的数据保存为图像文件。
下面是一个示例代码,演示如何使用torch.utils.data.dataloader加载音频文件并将其转换为图像文件:
```python
import torch
import librosa
import numpy as np
from PIL import Image
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
class AudioImageDataset(Dataset):
def __init__(self, audio_files):
self.audio_files = audio_files
def __len__(self):
return len(self.audio_files)
def __getitem__(self, idx):
# Load audio file
audio, sr = librosa.load(self.audio_files[idx], sr=16000)
# Preprocess audio data
spec = np.abs(librosa.stft(audio, hop_length=512, n_fft=2048))
# Convert to image
img = Image.fromarray(spec)
# Return image tensor
return torch.from_numpy(np.array(img)).unsqueeze(0)
# Test the dataset
dataset = AudioImageDataset(['audio1.wav', 'audio2.wav'])
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=1)
for i, batch in enumerate(dataloader):
print(batch.shape) # (1, 1025, 32)
```
在这个示例中,我们使用librosa库来加载音频文件并读取其数据。然后,我们对音频数据进行预处理,使用短时傅里叶变换将音频数据转换为频谱图。最后,我们将频谱图转换为图像并返回图像的PyTorch张量表示。最终,我们可以使用torch.utils.data.dataloader将数据集加载到内存中,并可以对其进行批处理和其他操作。
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