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

时间: 2024-02-14 16:24:36 浏览: 137
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。`SpecklesDataset` 是一个自定义的数据集类，用于读取 CSV 文件并加载图像数据。在这个代码段中，分别创建了训练集和测试集，并使用 `torch.utils.data.DataLoader` 创建了训练数据加载器和测试数据加载器。在创建加载器时，使用了 `batch_size`、`num_workers`、`pin_memory` 和 `shuffle` 等参数来控制批次大小、工作进程数量、是否将数据加载到 GPU 内存中以及是否打乱数据的顺序。最后，该代码段还创建了一个模型。
相关问题

这段python代码什么意思:import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import PIL train_transform = transforms.Compose( [transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5), transforms.RandomAffine(degrees=(-5, 5), translate=(0.1, 0.1), scale=(0.9, 1.1), interpolation=PIL.Image.BILINEAR), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]) test_transform = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]) dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=train_transform) train_set, val_set = torch.utils.data.random_split(dataset, [40000, 10000]) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=8) val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_set, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=8) test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=test_transform) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_set, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=8) classes = ['plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']

这段 Python 代码是用 PyTorch 和 torchvision 库来处理 CIFAR-10 数据集的。具体来说，它的作用是： 1. 导入所需的库和模块。这里包括了 PyTorch 和 torchvision 库，以及数据预处理模块 transforms 和 PIL（Python Imaging Library）库。 2. 定义了两个数据集的预处理方式。其中，train_transform 用于训练集数据的预处理，包括随机水平翻转、随机仿射变换、转化为张量并进行归一化；test_transform 用于测试集数据的预处理，只包括转化为张量并进行归一化。 3. 加载 CIFAR-10 数据集，并进行数据集划分。这里使用了 torchvision.datasets.CIFAR10() 函数来加载 CIFAR-10 数据集，root 参数指定数据集存放的根目录，train 参数指定是否加载训练集数据，download 参数指定是否下载数据集，transform 参数指定对数据进行的转换。接着使用 torch.utils.data.random_split() 函数将数据集划分为训练集和验证集，划分的比例为 4:1。 4. 定义了数据加载器。这里使用了 torch.utils.data.DataLoader() 函数来定义数据加载器，分别对训练集、验证集和测试集进行定义。其中，batch_size 参数指定批量大小，shuffle 参数指定是否打乱数据集顺序，num_workers 参数指定加载数据的线程数。 5. 定义了 CIFAR-10 数据集中的类别。这里定义了 10 个类别，分别是飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。

dataset_transform = torchvision.transforms.Compose()

`dataset_transform = torchvision.transforms.Compose()`是一个用于定义数据集转换的函数。它可以将多个数据集转换操作组合在一起，以便在加载数据集时应用这些转换操作。 以下是一个示例，展示如何使用`torchvision.transforms.Compose()`来定义数据集转换： ```python import torchvision.transforms as transforms # 定义数据集转换操作 transform = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(400), transforms.ToTensor() ]) # 在加载数据集时应用转换操作 dataset_transform = torchvision.datasets.FashionMNIST( root='./data', train=True, transform=transform, download=True ) ``` 在上述示例中，`transforms.RandomCrop(400)`表示对图像进行随机裁剪，将其大小调整为400x400像素。`transforms.ToTensor()`表示将图像转换为张量格式。
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val_transform = transforms.Compose([

train_transform = transforms.Compose([ transforms.RandomResizedCrop(224), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0....

dataset_transform = torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor()])

在这个例子中，dataset_transform使用了torchvision.transforms.Compose函数来定义一个转换序列。这个序列中包含了一个转换操作torchvision.transforms.ToTensor()，它将图像数据转换为张量数据。 下面是一个...

transform = transforms.Compose([Normalization()])

这段代码定义了一个transforms.Compose对象，该对象包含了一个Normalization对象作为其元素。transforms.Compose对象可以将多个数据预处理操作串联起来，以便在数据处理过程中依次应用这些操作。 在这个例子中，...

import torch from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader # 定义数据预处理：转换为张量并归一化到[0,1] transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor() ]) # 下载MNIST数据集 train_dataset = datasets.MNIST( root='./data', train=True, download=True, transform=transform) test_dataset = datasets.MNIST( root='./data', train=False, download=True, transform=transform) # 创建数据加载器 train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=1000, shuffle=False)

transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor() ]) - ToTensor() 完成以下操作： - 将PIL图像或NumPy数组转换为PyTorch张量（Tensor） - 自动将像素值从$[0,255]$归一化到$[0,1]$范围（公式：$x'...

train_transforms = transforms.Compose([ transforms.Resize((256, 256)), transforms.ToTensor() ]) train_dataset = ImageFolder("data/train", transform=train_transforms) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=4, shuffle=True)如何输入数据

首先定义了一个 transforms.Compose 对象 train_transforms，它包含两个图像变换操作：将图像大小调整为 $256\times256$，并将图像转换为 tensor 格式。然后使用 ImageFolder 类来读取图像数据集。...

如何导入语句train_dataset = datasets.ImageFolder(train_dir, transform=transform)中的datasets

在Python中，可以使用import语句导入模块或包。datasets是PyTorch中的一个模块，包含了...其中，train_dir是训练数据集的路径，transform是数据变换的方式，比如可以使用transforms.Compose()函数将多种变换组合起来。

batch_size = 64 transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))]) # 归一化,均值和方差 train_dataset = datasets.MNIST(root='../dataset/mnist/', train=True, download=True, transform=transform) train_loader = DataLoader(train_dataset, shuffle=True, batch_size=batch_size) test_dataset = datasets.MNIST(root='../dataset/mnist/', train=False, download=True, transform=transform) test_loader = DataLoader(test_dataset, shuffle=False, batch_size=batch_size)

然后定义了一个变换transform，使用transforms.Compose将两个变换操作组合在一起。第一个变换transforms.ToTensor()将图像转换为张量形式，第二个变换transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))对图像进行归一化...

transform=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) ]) dataset1 = datasets.MNIST('../data_row', train=True, download=True, transform=transform) dataset2 = datasets.MNIST('../data_row', train=False, transform=transform)

首先，这段代码使用 transforms.Compose() 函数创建一个转换操作的序列。transforms.ToTensor() 将图像转换为张量(tensor)格式，transforms.Normalize() 则用于对图像进行归一化处理。 接下来，代码通过 datasets....

优化这段代码transform = transforms.Compose ([ transforms.ToTensor(), #0-1归一化,channel,high,witch transforms.Normalize(0.5,0.5) ]) class dataset(Dataset.Dataset): def __init__(self, Data, transform=None): self.Data = Data self.transform = transform def __len__(self): return len(self.Data) def __getitem__(self, idx): data = self.Data[idx] img_transformed = self.transform(data) return img_transformed

transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) ]) 这段代码使用了PyTorch包中的transforms模块，其中包含了一些数据预处理的函数，可以将输入数据进行预处理和变换。Compose函数将多个变换组合在一起，ToTensor()函数将...

train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='../../data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True) test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='../../data', train=False, transform=transforms.ToTensor()) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

其中 train_dataset 和 test_dataset 分别代表训练集和测试集，root 参数指定了数据集的根目录，transform 参数指定了数据集的预处理方式，ToTensor() 方法将数据集中的图片转换为 Tensor 格式。train_loader 和 ...

# 加载数据集 train_transforms = transforms.Compose([ transforms.Resize((256, 256)), transforms.ToTensor() ]) train_dataset = ImageFolder("data/train", transform=train_transforms) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=4, shuffle=True)加载数据实例

这段代码实现了加载名为"data/train"的数据集，并将其转换为大小为256x256的张量，batch size设置为4，shuffle为True，即每个epoch都会随机打乱数据的顺序。其中使用了PyTorch中的transforms模块，将数据集转换为...

class my_dataset(Dataset): def __init__(self, dir): super(my_dataset, self).__init__() transform = transforms.Compose( transforms.ToTensor(), # 转为tensor类型 ) self.url = dir self.data = datasets.ImageFolder(self.url, transform=transform) def __len__(self): return self.data.__len__() def __getitem__(self, index): return self.data[index][0], self.data[index][1]

__init__ 方法中，首先调用了父类 Dataset 的构造函数，然后定义了一个 transform 变量，使用了 transforms.Compose() 方法，将 transforms.ToTensor() 添加到数据预处理流程中。接着，使用 datasets.ImageFolder() ...

class my_dataset(Dataset): def __init__(self, dir): super(my_dataset, self).__init__() transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), # 转为tensor类型 ]) self.url = dir self.data = datasets.ImageFolder(self.url, transform=transform) def __len__(self): return self.data.__len__() def __getitem__(self, index): return self.data[index][0], self.data[index][1]

__init__ 方法中，首先调用了父类的构造函数 super()，然后定义了一个 transform 对象，通过 transforms.Compose() 函数将多个数据预处理操作组合成一个变换操作，这里只有一个 transforms.ToTensor() 操作，将图像...

加载数据集并进行数据预处理 transform_train = transforms.Compose( [transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])]) transform_test = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])]) trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform_train) trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=2) testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform_test) testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=2)

transform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, ...

import torch import torchvision import torch.nn as nn import torchvision.transforms as transforms #超参数 num_classes = 10 #类别个数 num_epochs = 10 #迭代次数/训练次数 learning_rate = 0.01 #学习率，方法更新的速率 batch_size = 64 #批次，批量大小，每次传输图片的个数 #训练集 train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root = './data', train = True, download = True, transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((28,28)),transforms.ToTensor()]) ) #测试集 test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root = './data', train = False, download = True, transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((28,28)),transforms.ToTensor()]) )

使用了transforms.Compose()函数来将多个预处理操作组合起来。这里使用了两个预处理操作：Resize将图像大小调整为28x28像素，ToTensor将图像转换为Tensor类型。 这样，训练集和测试集的数据集对象就创建好了。接...

ochs = 100 train_dataset = dataseroot='data/train'_PATH, "traitrain transformsforms['train']) train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) val_dataset = dataroot='data/valid'SET_PATH, "tval), transfoansforms['valid']) val_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(val_dataset, batch_size=batch_si

train_transform = transforms.Compose([ transforms.RandomResizedCrop(224), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0....

class Trainer(object): def __init__(self, net, per_num=20, start_num=0, end_num=10, save_path="./model/Lwf", epoch=50, lr=0.0005, batch_size=128): self.lr = lr self.epoch = epoch self.batch_size = batch_size self.strat_num = start_num self.end_num = end_num self.class_num = end_num - start_num self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") self.save_path = save_path self.main_net_path = save_path + "/LwF_" + str(start_num) + ".pth" transform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.RandomRotation(10), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)), ]) transform_test = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)), ]) trainset = Cifar100Split(start_num=start_num, end_num=end_num, train=True, transform=transform_train) testset = Cifar100Split(start_num=start_num, end_num=end_num, train=False, transform=transform_test) test_all = Cifar100Split(start_num=0, end_num=end_num, train=False, transform=transform_test) self.train_loader = DataLoader(trainset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=0) self.test_loader = DataLoader(testset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0) self.test_loader_all = DataLoader(test_all, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0)

这段代码是一个PyTorch中的类Trainer的初始化函数。...此外，该类还定义了一些图像预处理的操作，包括随机裁剪、随机翻转、随机旋转等，并对训练集和测试集进行了划分和加载。该类的作用是训练深度神经网络模型以实现对...
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Report Machine 5.5发布：新版本增加统计功能并优化界面

根据提供的文件信息，可以提炼出如下IT知识点： 1. Report Machine 5.5版本特性： - Report Machine是一款报表软件，版本5.5相较于3.0版本增加了统计函数SUM（求和）、COUNT（计数）、MIN（最小值）、MAX（最大值）等。 - 新版本中还对用户界面进行了美化，提升了用户体验。 2. 报表软件功能与应用： - 报表软件用于生成、展示、打印和导出各种复杂的数据统计和分析报告。 - 常见的报表功能还包括但不限于排序、筛选、分组、图表展示等。 - 报表软件广泛应用于企业数据分析、财务报表、销售数据统计等多种场景。 3. Delphi编程语言和开发环境： - Delphi是一种面向对象的编程语言，广泛应用于快速应用程序开发（RAD）。 - Report Machine 5.5版本使用Delphi作为开发语言，因此涉及到Delphi的相关开发知识。 - Delphi具有强大的数据库操作能力，适用于构建复杂的数据处理和报告系统。 4. 软件版本迭代： - 软件开发中通常遵循版本迭代的过程，每个新版本都会增加一些新功能，改善用户体验，或者修复旧版本中的bug。 - 从描述中可以看出Report Machine 从3.0迭代到5.5版本，加入了新的统计功能。 5. 文件压缩与解压缩工具： - 压缩包子文件的文件名称列表中提到的“.rar”和“.zip”是两种常见的压缩文件格式。 - 在IT行业中，文件压缩是为了节省存储空间、加快网络传输速度，以及对文件进行打包管理。 - 常见的文件压缩工具有WinRAR、WinZip、7-Zip等。 6. DEMO应用的作用： - DEMO通常指的演示版或示例应用程序，用于向潜在用户展示软件的功能和操作方法。 - 根据描述，压缩文件中包含了Report Machine 3.0和7.0版本的DEMO，可以作为学习和参考的资源，帮助用户理解软件的功能和使用方法。 - DEMO还可以用来测试软件是否满足用户需求，验证软件性能。 7. 报表软件的版本演化： - 从DEMO文件列表中可以发现，Report Machine从3.0版本演进到7.0版本，展示了其在功能上的不断扩展和完善。 - 软件版本的演化是IT行业中的常态，随着技术的进步和用户需求的变化，软件会持续更新迭代，增加新的特性和优化。 - 报表软件的版本演化通常伴随着新技术的引入，例如大数据分析、云计算集成等。 8. Delphi开发环境中的报表工具： - Delphi环境中提供了多种报表工具，如QuickReport、FastReport等。 - 这些报表工具能够与Delphi语言紧密结合，为开发者提供便捷的报表解决方案。 - 报表工具通常具有可视化的报表设计界面，可以轻松实现报表的布局、数据源绑定、样式定制等功能。 9. 软件升级策略： - 软件的升级应该遵循一定的策略，确保升级过程的平滑和用户的最小干扰。 - 新功能的引入应该有详细的文档说明和教学示例，方便用户快速掌握和使用。 - 对于像Report Machine这样的工具，软件开发者应当定期收集用户反馈，优先解决用户最关心的问题，并在此基础上开发新功能。 通过以上的知识点，我们可以了解到Report Machine 5.5版本相较于旧版新增的统计功能，Delphi在报表软件开发中的应用，以及软件版本迭代和升级策略的重要性和常见实践。同时，也强调了DEMO在软件学习和演示中的价值，以及压缩文件在IT行业中的普遍应用。
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【故障恢复策略】：RK3588与NVMe固态硬盘的容灾方案指南

# 1. RK3588处理器与NVMe固态硬盘的概述 ## 1.1 RK3588处理器简介 RK3588是Rockchip推出的一款高端处理器，具备强大的性能和多样的功能，集成了八核CPU和六核GPU，以及专用的AI处理单元，主要用于高端移动设备、边缘计算和