dataset = LoadImagesAndLabels(path, imgsz, batch_size, augment=augment, # augment images hyp=hyp, # augmentation hyperparameters rect=rect, # rectangular training cache_images=cache, single_cls=single_cls, stride=int(stride), pad=pad, image_weights=image_weights, prefix=prefix)
时间: 2024-02-10 22:30:48 浏览: 86
这是一个Python语句,用于创建一个数据集对象。其中的输入参数包括:
- path:数据集的路径。
- imgsz:图像的大小。
- batch_size:批处理的大小。
- augment:是否进行数据增强。
- hyp:超参数。
- rect:是否使用矩形训练。
- cache_images:是否缓存数据。
- single_cls:是否只有一个类别。
- stride:图像的步幅。
- pad:图像填充的大小。
- image_weights:是否使用图像权重。
- prefix:文件名前缀。
该语句中调用了LoadImagesAndLabels函数,这个函数的作用是加载指定路径下的数据集,并进行相应的数据增强、缓存等操作。返回的是一个数据集对象,可以用于训练模型。
相关问题
batch_size = 128 dataset = Planify_Dataset(Graphs_pyTorch[1:]) loader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
这段代码是使用torch_geometric库中的DataLoader类来处理mini batch的方式。首先,通过TUDataset类加载数据集,并设置参数root为'/tmp/ENZYMES',name为'ENZYMES',use_node_attr为True。然后,创建一个DataLoader对象loader,将数据集dataset作为参数传入,并设置batch_size为32,shuffle为True。最后,通过for循环遍历loader,每次迭代得到一个batch的数据。
如果你想将batch_size设置为128,可以按照以下方式修改代码:
```python
batch_size = 128
dataset = Planify_Dataset(Graphs_pyTorch[1:])
loader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
```
这样就将batch_size设置为128,并创建了一个新的DataLoader对象loader。
trainDataLoader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=trainData, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)
这行代码是用来创建一个训练数据的迭代器,它将训练数据集分成了若干个大小为 BATCH_SIZE 的小批次,每次迭代可以获取一个小批次的数据。shuffle=True 表示每个 epoch 训练时都会将数据集打乱,以避免模型学习到数据集中的某些顺序规律。此处用到了 PyTorch 中的 DataLoader 类。