ConcatDataset类源码见下一期博文 二、相应的python语法补充 2.1 泛型编程 相当于C++中的template<typename T>,即定义类模板时不显示指定参数类比,而是在实际实例化时再进行指定 T_co是由API:typing.TypeVar()实例化的对象,其定义如下: AI检测代码解析 T_co = TypeVar('T_co', covariant=True) 1. 其中'T_co'...
__initialized = False def __init__(self, dataset: Dataset[T_co], batch_size: Optional[int] = 1, shuffle: bool = False, sampler: Union[Sampler, Iterable, None] = None, batch_sampler: Union[Sampler[Sequence], Iterable[Sequence], None] = None, num_workers: int = 0, collate_fn: Op...
class DistributedSampler(Sampler[T_co]): def __iter__(self) -> Iterator[T_co]: if self.shuffle: # 如果需要shuffle,则会基于epoch和seed进行处理 # deterministically shuffle based on epoch and seed g = torch.Generator() g.manual_seed(self.seed + self.epoch) indices = torch.randperm(len(...
classDistributedSampler(Sampler[T_co]):def__iter__(self) -> Iterator[T_co]:ifself.shuffle:# 如果需要shuffle,则会基于epoch和seed进行处理# deterministically shuffle based on epoch and seedg = torch.Generator() g.manual_seed(self.seed + self.epoch) indices = torch.randperm(len(self.dataset)...
classSubset(Dataset[T_co]):dataset:Dataset[T_co]indices:Sequence[int]def__init__(self,dataset:Dataset[T_co],indices:Sequence[int])->None:self.dataset=dataset self.indices=indices def__getitem__(self,idx):returnself.dataset[self.indices[idx]]def__len__(self):returnlen(self.indices) ...
作为解码器的 LSTM 模型在 t=0 时以CNN 嵌入作为输入。然后,每个 LSTM 单元在每个时间步进行标记预测,这些预测作为下一个 LSTM 单元的输入。因此生成的整体架构可以如下图所示: 图2.1 – 示例 CNN-LSTM 架构 所演示的架构适用于图像字幕任务。如果我们不仅仅有单个图像,而是有一个图像序列(比如视频)作为 CNN ...
class DataLoader(Generic[T_co]): def __init__(self, dataset: Dataset[T_co], batch_size: Optional[int] = 1, shuffle: Optional[bool] = None, sampler: Union[Sampler, Iterable, None] = None, batch_sampler: Union[Sampler[Sequence], Iterable[Sequence], None] = None, num_workers: int ...
class IterableDataset(Dataset[T_co]): def __iter__(self) -> Iterator[T_co]: raise NotImplementedError def __add__(self, other: Dataset[T_co]): return ChainDataset([self, other]) 特别地,当 DataLoader 的num_workers > 0 时, 每个 worker 都将具有数据对象的不同样本。因此需要独立地对每个...
Intrinsic model of coregionalization(ICM) ICM(共区域化的内在模型)方法通过引入核心区域化矩阵 (B) 来推广独立多输出高斯过程,该矩阵模型化任务之间的相关性。ICM方法中的协方差函数定义如下: 其中k_input是在输入空间上定义的协方差函数(例如,平方指数核),而 B ∈ R^{T×T}是捕捉任务特定协方差的核心区域化...
importosfromtorch.utils.dataimportDatasetfromtorch.utils.data.datasetimportT_cofromPILimportImageclassMyDataset(Dataset):def__init__(self,root_dir,label_dir):"""根据路径获取到所有的 image 文件名:param root_dir: data路径:param label_dir: label"""self.root_dir=root_dirself.label_dir=label_dirse...