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Pytorch定義MyDatasets實現(xiàn)多通道分別輸入不同數(shù)據(jù)方式-創(chuàng)新互聯(lián)

最近在做一個項目,用雙通道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),每個通道輸入不同數(shù)據(jù)訓(xùn)練,具有相同label。開始沒想到如何實現(xiàn),網(wǎng)上很多例子都是單通道,即便找到雙通道的例子,兩個通道的輸入也相同。

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最后,終于想到了一個辦法。多輸入和單輸入其實是一樣的,只需要重新改寫torch.utils.data.Datasets. 需要改寫class Dataset里面的init、len和getitem

一個例子:

 class MyDataset(data.Dataset):
  def __init__(self, data1,data2, labels):
    self.data1= data1
    self.data2= data2
    self.labels = labels # 我的例子中l(wèi)abel是一樣的,如果你的不同,再增加一個即可

  def __getitem__(self, index):  
    img1,img2, target = self.data1[index], self.data2[index], self.labels[index]
    return img1,img2, target

  def __len__(self):
    return len(self.data1) # 我的例子中l(wèi)en(self.data1) = len(self.data2)

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網(wǎng)站欄目:Pytorch定義MyDatasets實現(xiàn)多通道分別輸入不同數(shù)據(jù)方式-創(chuàng)新互聯(lián)
轉(zhuǎn)載來源:http://aaarwkj.com/article28/cojscp.html

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