问题：dataset.ReadAsArray(off_ulx, off_uly, cols, rows) return None

最新推荐文章于 2023-03-27 22:20:27 发布
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本文探讨了在使用dataset_tif.ReadAsArray方法读取影像数据时遇到的问题，当传入的边界参数超出影像边界或遭遇GDAL高版本bug时，可能导致返回None。博主通过将GDAL版本从3.2.1降级到3.0.2成功解决了这一问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

dataset_tif.ReadAsArray(off_ulx, off_uly, cols, rows) return None

可能有以下这几种情况：

  • 传入的值的边界超越的影像的边界。
  • gdal高版本的bug
    博主是遇到第二种情况，解决办法：gdal 3.2.1->gdal 3.0.2问题解决。
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优化这段代码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
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A：这段代码的性能已经不错，但有一些小的优化可能会提高其效率： 1. 使用torchvision.transforms.Compose()将所有变换组合，以避免在每个样本中重复调用Transform； 2. 在获取项目时，将数据转换为Tensor，而不是在每个Transform中进行转换。这将减少在每个Transform上进行的操作； 3. 尝试缓存已转换的数据，以避免重复调用Transform。 修改后的代码示例： ``` from torchvision import transforms class CustomDataset(Dataset): def __init__(self, data, transform=None): self.data = data self.transform = transform # 将所有变换组合为一个Compose Transforms if transform is not None: self.transform = transforms.Compose(transform) else: self.transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()]) def __len__(self): return len(self.data) def __getitem__(self, idx): # 缓存已转换的数据 (optional) if idx in self.cache: return self.cache[idx] # 获取示例数据并转换为Tensor img, label = self.data[idx] img = transforms.ToTensor()(img) # 应用变换 if self.transform is not None: img = self.transform(img) # 将转换后的数据缓存 (optional) self.cache[idx] = img return img, label ``` 注意：这只是一些可能提高效率的建议，并不一定适用于所有数据集和变换。请根据您特定的应用程序进行适当的调整和测试。
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