with open(local_
时间: 2024-06-18 10:03:53 浏览: 6
with open()是Python中用于打开文件的语句。它的主要优点是,文件打开后会自动关闭,即使在发生异常的情况下也是如此。这样可以避免因为文件没有关闭而导致的资源浪费。以下是使用with open()语句打开本地文件的例子:
```python
with open('file.txt', 'r') as f: # 打开文件file.txt,只读模式
data = f.read() # 读取文件中的所有内容
print(data) # 打印文件内容到控制台
```
在这个例子中,'file.txt'是要打开的文件的路径和名称。'r'是打开文件的模式,意味着只读。'as f'是将打开的文件赋给变量f。当with块结束时,文件会自动关闭。
相关问题
解释代码 if Cuda: if distributed: model_train = model_train.cuda(local_rank) model_train = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model_train, device_ids=[local_rank], find_unused_parameters=True) else: model_train = torch.nn.DataParallel(model) cudnn.benchmark = True model_train = model_train.cuda() with open(train_annotation_path, encoding='utf-8') as f: train_lines = f.readlines() with open(test_annotation_path, encoding='utf-8') as f: val_lines = f.readlines() num_train = len(train_lines) num_val = len(val_lines) np.random.seed(10101) np.random.shuffle(train_lines) np.random.seed(None)
这段代码是用来对模型进行 GPU 加速并加载训练集和测试集。
首先,判断是否使用 GPU 进行训练,如果使用则进一步判断是否进行分布式训练。如果进行分布式训练,则将模型转移到当前进程所在的 GPU 上,并使用 `torch.nn.parallel.DistributedDataParallel` 方法将模型包装为分布式数据并行模型。在包装模型时,需要指定当前进程所在的 GPU ID,以及通过 `find_unused_parameters` 参数来指示是否查找未使用的参数,以避免出现异常。
如果未进行分布式训练,则使用 `torch.nn.DataParallel` 方法将模型包装为数据并行模型,并使用 `cudnn.benchmark = True` 来启用 cuDNN 自动寻找最适合当前硬件的卷积算法。最后,将模型转移到 GPU 上。
接下来,使用 `open` 函数打开训练集和测试集的注释文件,并读取其中的所有行。然后,使用 `len` 函数计算训练集和测试集的样本数量。接着,使用 `np.random.seed` 函数设置随机种子,并使用 `np.random.shuffle` 函数将训练集的所有行打乱,以增加训练的随机性。
最后,这段代码返回了读取的训练集和测试集行数。
class ImageDataset(Dataset): def init( self, resolution, image_paths, classes=None, shard=0, num_shards=1, random_crop=False, random_flip=False, ): super().init() self.resolution = resolution self.local_images = image_paths[shard:][::num_shards] self.local_classes = None if classes is None else classes[shard:][::num_shards] self.random_crop = random_crop # 随机裁剪 self.random_flip = random_flip # 随机翻转 def len(self): return len(self.local_images) # 获取数据集的数量,对于类而言,len()函数是没有办法直接计算类的长度的,如果在类中没有定义__len__()方法 # 来指明程序到底该计算哪个属性的长度时,在终端我们必须采用len(对象.属性)才能得到我们想要的结果。 def getitem(self, idx): path = self.local_images[idx] with bf.BlobFile(path, "rb") as f: pil_image = Image.open(f) pil_image.load() pil_image = pil_image.convert("RGB") if self.random_crop: arr = random_crop_arr(pil_image, self.resolution) else: arr = center_crop_arr(pil_image, self.resolution) if self.random_flip and random.random() < 0.5: arr = arr[:, ::-1] arr = arr.astype(np.float32) / 127.5 - 1 out_dict = {} if self.local_classes is not None: out_dict["y"] = np.array(self.local_classes[idx], dtype=np.int64) return np.transpose(arr, [2, 0, 1]), out_dict,如何调用其 getitem 方法
可以通过以下方式调用 `getitem` 方法:
```python
# 实例化 ImageDataset 类
dataset = ImageDataset(resolution=256, image_paths=image_paths, classes=classes, shard=0, num_shards=1, random_crop=True, random_flip=True)
# 获取第一个数据的输入和输出
x, y = dataset[0]
# 打印获取到的输入和输出
print("Input shape:", x.shape) # (3, 256, 256)
print("Output:", y) # {'y': 0},如果 ImageDataset 类中 self.local_classes 为 None,则输出为 {}
```
注意:`getitem` 方法返回的是一个元组,其中第一个元素为输入,第二个元素为输出。如果 ImageDataset 类中 self.local_classes 为 None,则输出为一个空字典。
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