def train_mapper(sample): img, label = sample img = img.flatten().astype('float32') / 255.0 return img, label,这句话是什么意思
时间: 2024-03-29 19:37:38 浏览: 20
这段代码定义了一个名为 `train_mapper` 的函数,它接受一个参数 `sample`,表示一个训练样本数据。训练样本数据一般包括图像和标签。函数首先从 `sample` 中解包出图像 `img` 和标签 `label`,然后对图像进行归一化处理,将其所有像素值缩放到 0 到 1 的范围内。这里使用了 `flatten()` 方法将图像数组展平为一维数组,`astype('float32')` 方法将数组元素类型转换为 32 位浮点型数据,`/255.0` 将数值归一化到 0 到 1 的范围内。最后,函数返回归一化后的图像 `img` 和标签 `label`。这个函数通常用于训练数据的预处理。
相关问题
def test_mapper(sample): img, label = sample # 将img 数组进行归一化处理,得到0到1之间的数值 img = img.flatten().astype('float32')/255.0 return img, label
根据你的代码,`test_mapper` 函数需要一个名为 `sample` 的 fixture。通常情况下,你需要在测试文件中定义这个 fixture。例如:
```
import pytest
from your_module import get_sample_data
@pytest.fixture
def sample():
return get_sample_data()
def test_mapper(sample):
img, label = sample
# 将img 数组进行归一化处理,得到0到1之间的数值
img = img.flatten().astype('float32')/255.0
return img, label
```
在这个例子中,我们首先导入了 `pytest` 和 `get_sample_data` 函数。然后我们定义了一个名为 `sample` 的 fixture。这个 fixture 使用 `get_sample_data` 函数来获取测试数据,并将其返回。最后,我们使用 `test_mapper` 函数来测试 `sample` fixture 是否正常工作。在这个例子中,我们假设 `get_sample_data` 函数已经定义,可以返回一个包含图像和标签的元组。在你的代码中,你需要根据你的实际情况来定义 `sample` fixture。
# 对自定义数据集创建训练集train 的reader def train_r(buffered_size=1024): def reader(): xs = [] ys = [] for i in range(1, 6): train_dict = unpickle("/home/aistudio/cifar-10-batches-py/data_batch_%d" % (i,)) xs.append(train_dict[b'data']) ys.append(train_dict[b'labels']) Xtr = np.concatenate(xs) Ytr = np.concatenate(ys) for (x, y) in zip(Xtr, Ytr): yield x, int(y) return paddle.reader.xmap_readers(train_mapper, reader, cpu_count(), buffered_size),这段话是什么意思
这段代码定义了一个名为 `train_r` 的函数,它用于读取训练数据集。该函数接受一个参数 `buffered_size`,表示数据读取器的缓冲区大小。函数内部定义了一个 `reader`,该 `reader` 通过循环读取 cifar-10 数据集中的训练数据,将所有的图像数据和标签数据分别存储在 `xs` 和 `ys` 列表中。然后,使用 NumPy 的 `concatenate` 方法将所有的图像和标签数据拼接成单个 NumPy 数组 `Xtr` 和 `Ytr`。最后,使用 `zip` 函数将图像数据和标签数据打包成元组,然后使用 `yield` 语句将它们逐一返回。在返回数据之前,还将调用 `train_mapper` 函数对读取的图像数据进行归一化处理。最后,使用 `paddle.reader.xmap_readers` 函数将 `train_mapper` 和 `reader` 组合起来,并指定 CPU 的数量和缓冲区大小,生成训练数据集的读取器。
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