pytorch生成带滑动的训练集测试集(batch)

本文介绍了如何在PyTorch中创建带有滑动步长的训练集和测试集,特别适用于LSTM等需要序列输入的模型。通过示例代码展示了不同滑动步长下批处理的生成过程,解决训练数据的连续性问题。

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话不多说,先上代码

Example1

from torch.utils import data
import torch

batch_size = 3
t1 = np.arange(0,20)
t2 = np.arange(0,20)+100

生成序列0~19和100~190,分别模拟x_train和y_train

tensor1 = torch.from_numpy(t1)
tensor2 = torch.from_numpy(t2)

上一步很关键,否则报错

data_set = data.TensorDataset(tensor1,tensor2)
data_iter = data.DataLoader(data_set,batch_size=3,shuffle=False)
for x_batch, y_batch in data_iter:
    print('-----------------')
    dsp(x_batch)
    dsp(y_batch)
    print('-----------------')

部分输出结果:

不过上面的例子有个问题,如果使用类似LSTM这种模型,需要滑动输入比如

原始如下:

tensor([0, 1, 2])
tensor([100, 101, 102])
tensor([3, 4, 5])
<think>好的,用户想在PyTorch版的RandLA-Net中加载和训练自定义的S3DIS数据集。首先,我需要回顾RandLA-Net的数据处理流程。记得它使用的是KITTI这样的点云数据集,而S3DIS是室内场景的数据,结构不同。可能需要调整数据加载器。 首先,用户需要准备S3DIS的数据格式。S3DIS通常以.obj或.txt文件存储点云,每个点包含坐标、颜色和标签。但RandLA-Net可能要求特定的输入格式,比如块划分或者采样方式。可能需要将S3DIS数据预处理成适合的格式,比如分块成小点云块,并生成对应的标签文件。 接下来是数据加载器的修改。RandLA-Net的PyTorch实现可能有自己的Dataset类,比如继承自torch.utils.data.Dataset。需要创建一个新的Dataset类,专门读取处理后的S3DIS数据。可能需要实现点云的随机采样、特征提取(如坐标、颜色、法线等)和数据增强(旋转、缩放、扰动)。 然后是网络输入的调整。检查RandLA-Net的输入是否接受颜色或法线信息。S3DIS的点可能包含RGB值,如果原网络仅使用坐标,可能需要修改网络的第一层以接受更多特征通道。 训练参数的设置也很重要。S3DIS的类别可能与原数据集不同,需要调整输出层的类别数。同时,类别不平衡问题可能需要使用加权损失函数,比如根据类别频率调整权重。 验证和测试的部分需要确保数据划分正确,可能按照S3DIS的标准划分,比如Area 5作为测试集。评估指标可能需要包括mIoU等点云分割常用指标。 另外,可能遇到内存问题,因为S3DIS的点云较大,需要合理设置批次大小和点采样数量。可能需要使用数据生成器或在线采样来减少内存占用。 最后,参考现有的S3DIS处理代码或RandLA-Net的其他数据集实现可能会有帮助。比如,检查是否有开源的S3DIS加载代码,或者社区中对类似问题的讨论。需要确保数据预处理和加载部分与PyTorch的数据管道兼容,比如使用DataLoader的多线程加载。 总结步骤应该是:数据预处理→修改Dataset类→调整网络输入输出→设置训练参数→验证和测试。同时,注意文档和代码中的引用,确保正确性。</think>在PyTorch版RandLA-Net中加载S3DIS数据集需要以下关键步骤: ### 一、数据预处理 1. **格式转换**:将S3DIS的原始`.obj`文件转换为标准点云格式,建议存储为`.npy`文件,每个样本包含$(N \times 9)$矩阵,其中$N$为点数,特征维度包含坐标$(x,y,z)$、颜色$(r,g,b)$和法线$(n_x,n_y,n_z)$[^1] 2. **场景划分**: ```python def split_blocks(points, block_size=3m, stride=2m): # 实现点云场景的滑动窗口分块 return sub_blocks ``` ### 二、数据集类实现 ```python class S3DISDataset(Dataset): def __init__(self, root, split='train'): self.clouds = load_preprocessed_data(root) def __getitem__(self, idx): points = self.clouds[idx] # 实现随机采样和特征选择 sampled_points = farthest_point_sample(points, 4096) return torch.FloatTensor(sampled_points), torch.LongTensor(labels) ``` ### 三、网络输入调整 修改`model/config.py`中的输入参数: ```python cfg.num_features = 9 # xyz + rgb + normal cfg.num_classes = 13 # S3DIS的13个语义类别 ``` ### 四、训练配置 1. **损失函数加权**: ```python class_weight = compute_class_weight('balanced', classes, train_labels) criterion = nn.CrossEntropyLoss(weight=torch.from_numpy(class_weight).float()) ``` 2. **数据增强**: ```python transform = Compose([ RandomRotateZ(), RandomScale(0.8, 1.2), RandomDropColor(p=0.5) ]) ``` ### 五、注意事项 1. 推荐使用6折交叉验证,按照标准协议使用Area 5作为测试集[^2] 2. 在验证阶段需要实现点云重投影,将预测结果映射回原始点云坐标 3. 建议batch_size设置为4-6(显存11GB)
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