SelfDefinedDataset显示没有属性get_datasets

Posted 2023-04-21 人工智能代码改变世界

get_datasets 是一个PyTorch Lightning框架中的方法，用于返回数据加载器中包含的训练、验证和测试数据集。如果你的自定义数据集类没有该方法，则会出现 AttributeError: \'YourDataset\' object has no attribute \'get_datasets\' 错误。

要解决这个问题，你需要在自定义数据集类中实现 get_datasets 方法。下面是一个示例代码，演示如何在数据集类中实现 get_datasets 方法：

pythonCopy code

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader class YourDataset(Dataset): def __init__(self, data): self.data = data def __len__(self): return len(self.data) def __getitem__(self, index): return self.data[index] def get_datasets(self): # 返回训练、验证和测试数据集 train_data = self.data[:1000] val_data = self.data[1000:1500] test_data = self.data[1500:] return \'train\': DataLoader(train_data, batch_size=32), \'val\': DataLoader(val_data, batch_size=32), \'test\': DataLoader(test_data, batch_size=32)

在上面的代码中，我们定义了一个名为 YourDataset 的数据集类，并实现了 __init__、__len__ 和 __getitem__ 方法。此外，我们还添加了一个名为 get_datasets 的方法，该方法将数据集划分为训练、验证和测试集，并返回一个包含数据加载器的字典。在返回的字典中，每个数据集都用一个 DataLoader 对象表示，该对象将数据划分为小批量，并允许在训练期间对其进行迭代。

当你定义了这个 get_datasets 方法后，就可以在使用 PyTorch Lightning 中的 Trainer 训练模型时，通过调用该方法来获取数据加载器中包含的数据集，例如：

pythonCopy code

dataset = YourDataset(data) train_loader, val_loader, test_loader = dataset.get_datasets() trainer = pl.Trainer(gpus=1) model = MyModel() trainer.fit(model, train_loader, val_loader) trainer.test(model, test_loader)

请注意，上述示例代码中的 get_datasets 方法仅适用于具有固定大小的数据集。如果你的数据集具有可变大小，你可能需要在该方法中添加更复杂的逻辑来实现动态数据集划分。

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安装oracle10g兼容模式没有windowsxp选项

那说明10G不支持XP系统啊 一般安装好了以后 能够正常启动数据库服务 并且客户端能连接上去 是没有什么问题的 参考技术A 你换一个32位的试试吧，我的是64位的也提示这个问题，用32位的就可以显示XP了 参考技术B 方法如下：
1、鼠标点击xp系统“开始”菜单，选择“运行”选项；
2、在弹出的对话框中输入“gpedit.msc”字符命令，按“确定”键；
3、在打开的窗口左侧依次展开“管理模版”、“Windows 组件”选项；
4、在右侧双击“应用程序兼容性”目录，再双击其中的“删除程序兼容性属性页”选项；
5、在弹出的窗口中选择“未配置”选项，点击“确定”键；
6、右击任意一个程序，选择“属性”选项；
7、在打开的属性窗口中看看程序文件，程序兼容性选项卡有在 参考技术C 你换一个32位的试试吧，我的是64位的也提示这个问题，用32位的就可以显示XP 参考技术D 你换一个32位的试试吧，我的是64位的也提示这个问题，用32位的就可以显示XP了 第5个回答  2022-11-19 安装oracle10g兼容模式没有windowsxp选项

你换一个32位的试试吧，我的是64位的也提示这个问题，用32位的就可以显示XP了