Dataset+Tensor data+int num_items+__init__(Tensor data)+get_num_items() : intItemCounter+Dataset dataset+int count_items() 类图解析 Dataset类包含一个张量data和num_items属性。它的构造函数__init__接受一个张量,并可以通过get_num_items()方法来获取item数量。 ItemCounter类包含一个Dataset对象,并...
最后,我们可以使用PyTorch的DataLoader工具来读取数据集并进行批处理。在这些步骤中,我们需要注意一些重点词汇或短语,例如get item、读取图片等。get_item方法是一个重要的方法,它用于从数据集中返回一个样本及其标签。在实现这个方法时,我们需要加载图像文件并将其转换为张量,因为PyTorch只能处理张量形式的数据。在这里,我...
__getitem__函数实现不在Module中,它是Sequential的特色。 def _get_item_by_idx(self, iterator, idx) -> T: """Get the idx-th item of the iterator""" size = len(self) idx = operator.index(idx) if not -size <= idx < size: raise IndexError('index {} is out of range'.format(id...
preds_tensor = torch.max(output, 1)preds = np.squeeze(preds_tensor.numpy())return preds, [F.softmax(el, dim=0)[i].item() for i, el in zip(preds
def get_acc_p_r_f1(trues, preds): labels = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] TP,FP,FN,TN = 0,0,0,0 for label in labels: preds_tmp = np.array([1 if pred == label else 0 for pred in preds]) trues_tmp = np.array([1 if true == label else 0 for true in trues]) # ...
__len__()) print('Get item of train_data:', train_data.__getitem__(2), '\n') 用DataLoaders 实现训练集数据加载: # # 使用 DataLoaders 为训练准备数据,train_dataloader是一个可迭代对象 train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=10, shuffle=True) # 测试一下 print('Len of ...
loss_mean+=loss.item()train_curve.append(loss.item())if(i+1)%log_interval==0:loss_mean=loss_mean/log_intervalprint("Training:Epoch[{:0>3}/{:0>3}] Iteration[{:0>3}/{:0>3}] Loss: {:.4f} Acc:{:.2%}".format(epoch,MAX_EPOCH,i+1,len(train_loader),loss_mean,correct/total...
plt.title(id_to_species.get(label.item())) plt.imshow(img) plt.show() #划分测试集和训练集 index = np.random.permutation(len(all_imgs_path)) all_imgs_path = np.array(all_imgs_path)[index] all_labels = np.array(all_labels)[index] ...
介绍:torch.sum()用于计算张量元素的和。 简单使用: import torch# 创建一个张量tensor = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])# 计算张量元素的和sum_result = torch.sum(tensor)print("张量元素的和:", sum_result) 9. 平均值 介绍:torch.mean()用于计算张量元素的平均值。
这里定义一个队列,multiprocessing的Queue类(这个Queue的父类)提供了put()和get()方法,用来向队列中增加线程和移除线程并返回结果。Pytorch的封装另外提供了send()和recv()方法,用来接收和读取缓存,具体实现和作用这里暂且按下不表。通过阅读后面的代码发现,这个队列里面返回的是当前数据在数据集中的位置。