class SN: def _init_(self): self.data="" self.datalen="" self.datatype="" self.labels=""加len
时间: 2023-12-05 12:27:08 浏览: 196
class SN:
def __init__(self):
self.data = ""
self.datalen = 0
self.datatype = ""
self.labels = ""
self.len = 0
相关问题
class SN: def init(self): self.data="" self.datalen="" self.datatype="" self.labels=""这段代码报如下错:TypeError: object of type 'SN' has no len()
这个错误是因为在代码中使用了 len() 函数,但是没有在 SN 类中定义 __len__() 方法。__len__() 方法是 Python 内置的用于获取对象长度的方法,如果没有定义该方法,那么在调用 len() 函数时就会出现 TypeError 错误。
要解决这个问题,可以在 SN 类中定义 __len__() 方法来返回 data 的长度:
```python
class SN:
def __init__(self):
self.data = ""
self.datalen = ""
self.datatype = ""
self.labels = ""
def __len__(self):
return len(self.data)
```
这样,在创建 SN 对象后,就可以使用 len() 函数获取 data 的长度了。
class DataFolder(data.Dataset): """ ImageFolder can be used to load images where there are no labels.""" def __init__(self, root, TreePoint,dataLenPerFile, transform=None ,loader=default_loader): # dataLenPerFile is the number of all octnodes in one 'mat' file on average dataNames = [] for filename in sorted(glob.glob(root)): if is_image_file(filename): dataNames.append('{}'.format(filename)) self.root = root self.dataNames =sorted(dataNames) self.transform = transform self.loader = loader self.index = 0 self.datalen = 0 self.dataBuffer = [] self.fileIndx = 0 self.TreePoint = TreePoint self.fileLen = len(self.dataNames) assert self.fileLen>0,'no file found!' # self.dataLenPerFile = dataLenPerFile # you can replace 'dataLenPerFile' with the certain number in the 'calcdataLenPerFile' self.dataLenPerFile = self.calcdataLenPerFile() # you can comment this line after you ran the 'calcdataLenPerFile'
这段代码定义了一个自定义的 `DataFolder` 类,该类继承自 `torchvision.datasets.Dataset` 类,用于加载图像数据集。
构造函数 `__init__` 接受以下参数:
- `root`:数据集的根目录,可以是包含图像文件的文件夹路径或包含通配符的文件路径。
- `TreePoint`:树结构的某个节点。
- `dataLenPerFile`:每个 'mat' 文件中平均包含的八叉树节点数量。
- `transform`:可选参数,用于对图像进行预处理的数据转换操作。
- `loader`:可选参数,用于加载图像的函数,默认为 `default_loader` 函数。
在构造函数中,首先通过 `glob.glob(root)` 使用通配符获取匹配 `root` 路径下的文件名列表,并使用 `is_image_file()` 函数过滤出图像文件,将它们添加到 `dataNames` 列表中。
接下来,设置了一些类变量和实例变量,包括 `root`、`dataNames`、`transform`、`loader`、`index`、`datalen`、`dataBuffer`、`fileIndx`、`TreePoint` 和 `fileLen`。
最后,通过断言确保找到了至少一个文件,否则抛出异常。
值得注意的是,在构造函数中还有一行被注释掉的代码:`self.dataLenPerFile = self.calcdataLenPerFile()`。它调用了一个名为 `calcdataLenPerFile()` 的方法来计算每个 'mat' 文件中的八叉树节点数量,并将结果赋给 `self.dataLenPerFile`。你可以在运行了 `calcdataLenPerFile()` 方法后,将其注释掉,然后直接使用给定的 `dataLenPerFile` 参数来指定值。
这段代码创建了一个自定义的数据集类,并提供了一些便捷的属性和方法来处理图像数据集。
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