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 18:06:05 浏览: 32
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。
相关问题

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 split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,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,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。

相关推荐

解释这段代码import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from sklearn.metrics import accuracy_score import jieba from CLDNN2 import CLDNN from CLDNNtest import CLDNNtest # 定义超参数 MAX_LENGTH = 100 # 输入序列的最大长度 VOCAB_SIZE = 35091 # 词汇表大小 EMBEDDING_SIZE = 128 # 词向量的维度 NUM_FILTERS = 100 # 卷积核数量 FILTER_SIZES = [2, 3, 4] # 卷积核尺寸 class SentimentDataset(Dataset): def __init__(self, texts, labels): self.texts = texts self.labels = labels def __len__(self): return len(self.texts) def __getitem__(self, index): text = self.texts[index] label = self.labels[index] return text, label class CNNClassifier(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_size, num_filters, filter_sizes, output_size, dropout): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_size) # self.convs = nn.ModuleList([ # nn.Conv2d(1, num_filters, (fs, embedding_size)) for fs in filter_sizes # ]) self.convs = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, num_filters, (2, 2)), # nn.MaxPool2d(2), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(num_filters, num_filters, (3, 3)), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(num_filters, num_filters, (4, 4)), nn.MaxPool2d(2), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(dropout) ) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(286700, 300), nn.Linear(300, output_size) ) # self.dropout = nn.Dropout(dropout) def forward(self, text): # text: batch_size * seq_len embedded = self.embedding(text) # batch_size * seq_len * embedding_size # print(embedded.shape) embedded = embedded.unsqueeze(1) # batch_size * 1 * seq_len * embedding_size x = self.convs(embedded) print(x.shape) # print(embedded.shape) # conved = [F.relu(conv(embedded)).squeeze(3)

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from sklearn.metrics import accuracy_score import jieba from CLDNN2 import CLDNN from CLDNNtest import CLDNNtest # 定义超参数 MAX_LENGTH = 100 # 输入序列的最大长度 VOCAB_SIZE = 35091 # 词汇表大小 EMBEDDING_SIZE = 128 # 词向量的维度 NUM_FILTERS = 100 # 卷积核数量 FILTER_SIZES = [2, 3, 4] # 卷积核尺寸 class SentimentDataset(Dataset): def __init__(self, texts, labels): self.texts = texts self.labels = labels def __len__(self): return len(self.texts) def __getitem__(self, index): text = self.texts[index] label = self.labels[index] return text, label class CNNClassifier(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_size, num_filters, filter_sizes, output_size, dropout): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_size) # self.convs = nn.ModuleList([ # nn.Conv2d(1, num_filters, (fs, embedding_size)) for fs in filter_sizes # ]) self.convs = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, num_filters, (2, 2)), # nn.MaxPool2d(2), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(num_filters, num_filters, (3, 3)), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(num_filters, num_filters, (4, 4)), nn.MaxPool2d(2), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(dropout) ) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(286700, 300), nn.Linear(300, output_size) ) # self.dropout = nn.Dropout(dropout) def forward(self, text): # text: batch_size * seq_len embedded = self.embedding(text) # batch_size * seq_len * embedding_size # print(embedded.shape) embedded = embedded.unsqueeze(1) # batch_size * 1 * seq_len * embedding_size x = self.convs(embedded) print(x.shape) # print(embedded.shape) # conved = [F.relu(conv(embedded)).squeeze(3)

拼音数据(无声调):a ai an ang ao ba bai ban bang bao bei ben beng bi bian biao bie bin bing bo bu ca cai can cang cao ce cen ceng cha chai chan chang chao che chen cheng chi chong chou chu chua chuai chuan chuang chui chun chuo ci cong cou cu cuan cui cun cuo da dai dan dang dao de den dei deng di dia dian diao die ding diu dong dou du duan dui dun duo e ei en eng er fa fan fang fei fen feng fo fou fu ga gai gan gang gao ge gei gen geng gong gou gu gua guai guan guang gui gun guo ha hai han hang hao he hei hen heng hong hou hu hua huai huan huang hui hun huo ji jia jian jiang jiao jie jin jing jiong jiu ju juan jue jun ka kai kan kang kao ke ken keng kong kou ku kua kuai kuan kuang kui kun kuo la lai lan lang lao le lei leng li lia lian liang liao lie lin ling liu long lou lu lü luan lue lüe lun luo ma mai man mang mao me mei men meng mi mian miao mie min ming miu mo mou mu na nai nan nang nao ne nei nen neng ng ni nian niang niao nie nin ning niu nong nou nu nü nuan nüe nuo nun ou pa pai pan pang pao pei pen peng pi pian piao pie pin ping po pou pu qi qia qian qiang qiao qie qin qing qiong qiu qu quan que qun ran rang rao re ren reng ri rong rou ru ruan rui run ruo sa sai san sang sao se sen seng sha shai shan shang shao she shei shen sheng shi shou shu shua shuai shuan shuang shui shun shuo si song sou su suan sui sun suo ta tai tan tang tao te teng ti tian tiao tie ting tong tou tu tuan tui tun tuo 定义数据集:采用字符模型,因此一个字符为一个样本。每个样本采用one-hot编码。 样本是时间相关的,分别实现序列的随机采样和序列的顺序划分 标签Y与X同形状,但时间超前1 准备数据:一次梯度更新使用的数据形状为:(时间步,Batch,类别数) 实现基本循环神经网络模型 循环单元为nn.RNN或GRU 输出层的全连接使用RNN所有时间步的输出 隐状态初始值为0 测试前向传播 如果采用顺序划分,需梯度截断 训练:损失函数为平均交叉熵 预测:给定一个前缀,进行单步预测和K步预测

最新推荐

recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB柱状图在信号处理中的应用:可视化信号特征和频谱分析

![matlab画柱状图](https://img-blog.csdnimg.cn/3f32348f1c9c4481a6f5931993732f97.png) # 1. MATLAB柱状图概述** MATLAB柱状图是一种图形化工具,用于可视化数据中不同类别或组的分布情况。它通过绘制垂直条形来表示每个类别或组中的数据值。柱状图在信号处理中广泛用于可视化信号特征和进行频谱分析。 柱状图的优点在于其简单易懂,能够直观地展示数据分布。在信号处理中,柱状图可以帮助工程师识别信号中的模式、趋势和异常情况,从而为信号分析和处理提供有价值的见解。 # 2. 柱状图在信号处理中的应用 柱状图在信号处理
recommend-type

前端深拷贝 和浅拷贝有哪些方式,你在哪里使用过

前端深拷贝和浅拷贝的方式有很多,下面列举几种常用的方式: 深拷贝: 1. JSON.parse(JSON.stringify(obj)),该方法可以将对象序列化为字符串,再将字符串反序列化为新的对象,从而实现深拷贝。但是该方法有一些限制,例如无法拷贝函数、RegExp等类型的数据。 2. 递归拷贝,即遍历对象的每个属性并进行拷贝,如果属性值是对象,则递归进行拷贝。 3. 使用第三方库如lodash、jQuery等提供的深拷贝方法。 浅拷贝: 1. Object.assign(target, obj1, obj2, ...),该方法可以将源对象的属性浅拷贝到目标对象中,如果有相同的属性,则会
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

MATLAB柱状图在数据分析中的作用:从可视化到洞察

![MATLAB柱状图在数据分析中的作用:从可视化到洞察](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/1a36558cefc0339f7836cca7680c0aef.png) # 1. MATLAB柱状图概述** 柱状图是一种广泛用于数据可视化的图表类型,它使用垂直条形来表示数据中不同类别或组别的值。在MATLAB中,柱状图通过`bar`函数创建,该函数接受数据向量或矩阵作为输入,并生成相应的高度条形。 柱状图的优点在于其简单性和易于理解性。它们可以快速有效地传达数据分布和组别之间的比较。此外,MATLAB提供了广泛的定制选项,允许用户调整条形颜色、
recommend-type

jsp页面如何展示后台返回的xml代码

可以使用JSP内置标签库的<c:out>标签来展示后台返回的XML代码。具体步骤如下: 1. 在JSP页面中引入JSTL标签库:<%@ taglib prefix="c" uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/core" %> 2. 在JSP页面中使用<c:out>标签展示后台返回的XML代码,示例代码如下: <c:out value="${xmlString}" escapeXml="false"/> 其中,${xmlString}为后台返回的XML代码字符串。escapeXml="false"参数表示不对XML代码进行HTML转义,保留原始代码格式
recommend-type

c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf

校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识,同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统,学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中,学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理,使系统功能更全面、实用,从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律,没有缺勤情况,演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细,展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中,学生能够自信地回答问题,展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定,认为学生在课程设计中表现出色,值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分,其中平时表现占比20%,报告成绩占比40%,演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定,最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算,全面评估学生在课程设计中的各项表现,最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计,学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力,同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力,为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中,不仅获得了理论知识的提升,同时也锻炼了实践能力和创新思维,为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握,同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量,学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统,为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述,校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计,学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解,还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础,使其在实际工作中能够胜任更多挑战。
recommend-type

关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本:卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学,2017年。英语。NNT:2017PA066480。电话:01803188HAL ID:电话:01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期:2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院(巴黎)巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者:Ludovic DOS SAntos主管:Patrick GALLINARI联合主管:本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员:先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩