db_test = args.Dataset(base_dir=args.volume_path, split="test_vol", list_dir=args.list_dir)什么意思

时间: 2023-03-30 20:04:43 浏览: 237
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DB测试数据

这个问题是关于代码的，我可以回答。这行代码是在定义一个名为 db_test 的数据集对象，它使用了 args 中的参数来指定数据集的路径和划分方式。具体来说，它使用了 base_dir 参数来指定数据集的根目录，使用 split 参数来指定数据集的划分方式，使用 list_dir 参数来指定数据集划分列表所在的目录。
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数据库测试数据

数据库数据，用于测试
rar

test for db

db test

def __init__(self, args): self.args = args self.filename_list = self.load_file_name_list(os.path.join(args.dataset_path, 'train_path_list.txt')) self.cut_size = args.test_cut_size self.cut_stride = args.test_cut_stride

这个方法会读取一个名为 train_path_list.txt 的文件，并将其中的路径列表存储到 filename_list 属性中。最后，将测试切片大小（cut_size）和测试切片步长（cut_stride）存储为类的属性。 需要注意的是，这段代码...

解释这段代码：def test(args): if args.arcface: arcface = ArcMarginProduct(128, args.num_class, m=args.m, s=args.s) else: arcface = None clf_dataset = WavSTFTClassifierDataset(args.data_dir, args.sr, param['ID_factor']) test_clf_dataset = clf_dataset.get_dataset(n_mels=args.n_mels, n_fft=args.n_fft, hop_length=args.hop_length, win_length=args.win_length, power=args.power, dataset_type='test')

这段代码定义了一个名为test的函数，它接受一个参数args。如果args中包含一个名为arcface的属性，那么它会创建一个ArcMarginProduct对象并将其赋值给arcface变量，否则arcface变量将为None。接下来，它创建一个...

device = torch.device(args.device) experiment_description = args.experiment_description data_type = args.selected_dataset method = 'TS-TCC' training_mode = args.training_mode run_description = args.run_description logs_save_dir = args.logs_save_dir os.makedirs(logs_save_dir, exist_ok=True)解释这段代码

3. data_type = args.selected_dataset：选择使用的数据集类型。 4. method = 'TS-TCC'：设置使用的模型方法，这里是TS-TCC。 5. training_mode = args.training_mode：训练模式，如在线训练或离线训练等。 ...

val_dataset = get_segmentation_dataset(args.dataset, split='val', mode='val', **data_kwargs) args.iters_per_epoch = len(train_dataset) // (args.num_gpus * args.batch_size) args.max_iters = args.epochs * args.iters_per_epoch

它调用了一个名为get_segmentation_dataset的函数，并传递了一些参数，包括args.dataset，split='val'，mode='val'，以及**data_kwargs。 args.dataset是一个参数，用于指定数据集的名称或路径。split...

self.train_loader = data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_sampler=train_batch_sampler, num_workers=args.workers, pin_memory=True) self.val_loader = data.DataLoader(dataset=val_dataset, batch_sampler=val_batch_sampler, num_workers=args.workers, pin_memory=True)

在这段代码中，train_dataset和val_dataset分别是训练集和验证集的数据集对象。train_batch_sampler和val_batch_sampler是用来定义每个小批次的采样策略的对象。 num_workers参数指定了用于数据加载的线程数量。pin...

train_dataloader = data.DataLoader( train_dataset, batch_size=args.batch_size, num_workers=args.num_workers, shuffle=True, drop_last=True ) valid_dataloader = data.DataLoader( valid_dataset, batch_size=args.n_samples, num_workers=args.num_workers, shuffle=False, drop_last=False ) print('Training images:', len(train_dataset), '/', 'Validating images:', len(valid_dataset))

- batch_size：每个批次中的样本数量，由命令行参数 args.batch_size 指定。 - num_workers：用于数据加载的线程数，由命令行参数 args.num_workers 指定。 - shuffle：是否对数据进行随机洗牌，这里设置...

dataset_dir = os.path.join(args.data_dir, args.dataset)

这行代码的作用是将命令行参数 args.data_dir 和 args.dataset 合并为一个完整的数据集目录路径，存储在变量 dataset_dir 中。假设 args.data_dir 是 "/home/user/data"，args.dataset 是 "mydataset"，那么最终的 ...

transform = transforms.Compose([Normalization()]) train_set = SpecklesDataset(csv_file='E:\StrainNet\Dataset\Speckle dataset 1.0\Train_annotations.csv', root_dir='E:\StrainNet\Dataset/Speckle dataset 1.0\Reference_speckle_frames\Train_Data', transform = transform) test_set = SpecklesDataset(csv_file='E:\StrainNet\Dataset\Speckle dataset 1.0\Test_annotations.csv', root_dir='E:\StrainNet\Dataset\Speckle dataset 1.0\Reference_speckle_frames\Test_Data', transform = transform) print('{} samples found, {} train samples and {} test samples '.format(len(test_set)+len(train_set), len(train_set), len(test_set))) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=args.batch_size, num_workers=args.workers, pin_memory =True, shuffle=True) val_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_set, batch_size=args.batch_size, num_workers=args.workers, pin_memory=True, shuffle=True) # create model

这段代码是为了创建数据集，并构建相应的数据加载器。其中，transforms.Compose 是一个用于组合多个数据变换操作的类，Normalization() 是其中的一个数据变换操作，用于对输入的数据进行归一化处理。...

train_dataset, test_dataset = train_test_split(dataset, test_size=args.testsize, stratify=Y)

这段代码使用了 scikit-learn 库中的 train_test_split 函数，将 dataset 数据集按照指定的测试集比例 args.testsize 进行划分，并且保证训练集和测试集中各类别样本的比例相同，即使用了 stratify 参数。...

class Dataset(object): def __init__(self, args): self.dataset_name = args.dataset self.args = args self.entity_num, self.entity2id = self.read_file(self.dataset_name, "instance2id") self.relation_num, self.relation2id = self.read_file(self.dataset_name, "relation2id") self.concept_num, self.concept2id = self.read_file(self.dataset_name, "concept2id") self.triple_num, self.triples = self.read_triples(self.dataset_name, "triple2id") self.fb_h, self.fb_t, self.fb_r = [], [], [] self.relation_vec,self.entity_vec,self.concept_vec = [],[],[] self.relation_tmp, self.entity_tmp, self.concept_tmp = [], [], [] self.concept_r, self.concept_r_tmp = [], [] self.ok = {} self.subClassOf_ok = {} self.instanceOf_ok = {} self.subClassOf = [] self.instanceOf = [] self.instance_concept = [[] for i in range(self.entity_num)] self.concept_instance = [[] for i in range(self.concept_num)] self.sub_up_concept = [[] for i in range(self.concept_num)] self.up_sub_concept = [[] for i in range(self.concept_num)]

这段代码是定义了一个名为 Dataset 的类，其构造函数中包含了读取数据集的相关操作。其中，通过调用 read_file 方法读取了三个文件，分别是实体对应的 ID 文件、关系对应的 ID 文件和概念对应的 ID 文件，并记录了...

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=args.batch_size, shuffle=True, num_workers=args.workers, pin_memory=True)

具体来说，它会将 train_dataset 分成若干个 batch，并在每个 epoch 中对所有 batch 进行随机打乱，以避免模型过度拟合。batch_size 参数指定每个 batch 中样本的数量，shuffle 参数指定是否打乱顺序，num_workers ...

def load_dataset(text_field, label_field, args, **kwargs): train_dataset, dev_dataset = dataset.get_dataset('data', text_field, label_field) if args.static and args.pretrained_name and args.pretrained_path: vectors = load_word_vectors(args.pretrained_name, args.pretrained_path) text_field.build_vocab(train_dataset, dev_dataset, vectors=vectors) else: text_field.build_vocab(train_dataset, dev_dataset) label_field.build_vocab(train_dataset, dev_dataset) train_iter, dev_iter = data.Iterator.splits( (train_dataset, dev_dataset), batch_sizes=(args.batch_size, len(dev_dataset)), sort_key=lambda x: len(x.text), **kwargs) return train_iter, dev_iter

然后，根据参数args.static、args.pretrained_name和args.pretrained_path来判断是否使用预训练的词向量。如果需要使用预训练的词向量，则调用load_word_vectors方法加载预训练模型，并通过text_field....

def main(args): # load and preprocess dataset if args.dataset == 'reddit': data = RedditDataset() elif args.dataset in ['photo', "computer"]: data = MsDataset(args) else: data = load_data(args) features = torch.FloatTensor(data.features) #将数据集中的特征数据转换为PyTorch中的FloatTensor类型。 labels = torch.LongTensor(data.labels) #假设 data.labels 是一个包含类别标签的列表，那么这段代码将其转换为一个 PyTorch 的 LongTensor 张量 train_mask = torch.ByteTensor(data.train_mask) val_mask = torch.ByteTensor(data.val_mask) test_mask = torch.ByteTensor(data.test_mask) num_feats = features.shape[1] #获取特征的数量，并将其赋值给变量num_feats. n_classes = data.num_labels #指定分类类别数量. n_edges = data.graph.number_of_edges() #边的数量 current_time = time.strftime('%d_%H:%M:%S', localtime()) writer = SummaryWriter(log_dir='runs/' + current_time + '_' + args.sess, flush_secs=30)

首先，根据命令行参数 args.dataset 的不同值，选择不同的数据集进行加载。如果 args.dataset 的值是 'reddit'，则会加载 Reddit 数据集，否则会通过 load_data() 函数加载指定的数据集。如果 args.dataset ...

if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--path', type=str, default=r"data/UCI HAR Dataset/UCI HAR Dataset", help='UCI dataset data path') parser.add_argument('--save', type=str, default='data/UCI_Smartphone_Raw.csv', help='save file name') args = parser.parse_args() data_path = args.path # read train subjects train_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'train/subject_train.txt'), header=None, names=['subject']) # read test subjects test_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'test/subject_test.txt'), header=None, names=['subject']) # concat subjects = pd.concat([train_subjects, test_subjects], axis=0) # read train labels train_labels = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'train/y_train.txt'), header=None, names=['label']) # read train labels test_labels = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'test/y_test.txt'), header=None, names=['label']) # labels labels = pd.concat([train_labels, test_labels], axis=0) final_dataframe = pd.concat([subjects, labels], axis=1) data = [] for name in COLUMNS: final_dataframe = pd.concat([final_dataframe, read_txt(name)], axis=1) final_dataframe.to_csv(args.save,index=False) 如何将文中txt文件改成mnist数据集数据，其他不做大修改

注意，这里我们使用了args.save作为保存文件名，这是根据你之前的代码中的--save命令行参数来决定的。 除了以上修改，你还需要删除以下代码块，因为MNIST数据集已经包含了图像数据和标签，不需要再读取其他文件...

class Train(nn.Module): def __init__(self,args,dataset): super(Train, self).__init__() self.args = args self.D = dataset self.entity_vec = nn.Embedding(self.D.entity_num,args.emb_dim) self.concept_vec = nn.Embedding(self.D.concept_num,args.emb_dim+1) self.relation_vec = nn.Embedding(self.D.relation_num,args.emb_dim) self.optimizer = torch.optim.SGD(self.parameters(),lr=args.lr) nn.init.normal_(self.entity_vec.weight.data, 0.0, 1.0 / args.emb_dim) nn.init.normal_(self.relation_vec.weight.data, 0.0, 1.0 / args.emb_dim) nn.init.normal_(self.concept_vec.weight.data[:, :-1], 0.0, 1.0 / args.emb_dim) nn.init.uniform_(self.concept_vec.weight.data[:, -1], 0.0, 1.0)

这是一个使用 PyTorch 实现的知识图谱嵌入模型，包含三个嵌入层：entity_vec、concept_vec 和 relation_vec。使用 nn.Embedding 可以将实体、概念和关系映射到低维空间中的向量表示。其中，entity_vec 和 relation_...

args = parser.parse_args() dataset = args.event_log n_layer = args.n_layers

The second line of the code dataset = args.event_log assigns the value of the event_log argument to the dataset variable. The third line of the code n_layer = args.n_layers assigns the value ...

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=args.batch_size, shuffle=True)

这是一个关于 PyTorch 的问题，train_loader 是一个数据加载器，用于将训练数据集分批次加载...其中，train_dataset 是一个数据集对象，args.batch_size 是批次大小，shuffle=True 表示每个 epoch 都打乱数据集的顺序。

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