python使用loaddata_python3 重写on_load_data()函数时,如何使用多线程?

本文探讨了在Python中使用多线程技术自定义加载大量图片资源的方法。通过定义on_load_data()函数,并在其中创建线程来处理HTTP请求,实现了图片资源的有效加载。介绍了DownloadWorker类的具体实现细节。

on_load_data()的作用是自定义如何加载资源,

比如

def on_load_data(self,ld):

# ld.uri = 'http://1234.png'

if ld.uri.startswith('http'):

return self.scheduling( ld.uri )

return False

当程序准备获取http://1234.png这张图片时,就会触发on_load_data

问题是:

我一次性会加载很多图片:

...

on_load_data如何使用多线程呢?

我当前使用的方法是调用scheduling()

会创建一个线程

class DownloadWorker(Thread):

...

def scheduling(self, el, uri, requestId ):

# 创建工作线程

worker = DownloadWorker(self.queue, proxies=self.proxies)

#设置daemon属性,保证主线程在任何情况下可以退出

worker.daemon = True

worker.start()

self.queue.put(( "photo", uri ))

# self.queue.join()

return False

我不知道这样做是否合理, 但现在想不到这以上的方法了

谢谢

<think>嗯,用户希望将一段Python的PyTorch代码转换成C++。首先,我需要理解原代码的功能。看起来这是一个数据加载函数使用了transforms对图像进行预处理,然后创建了一个DataLoader。用户可能是在迁移项目到C++,或者想用C++实现类似的功能。 首先,我需要确认C++是否有对应的库。PyTorch的C++前端LibTorch应该可以处理这些操作。接下来,逐行分析代码: 1. data_transform:使用Compose组合多个图像变换,包括Resize、CenterCrop、ToTensor、Normalize。如果transform参数是&#39;default&#39;,就用这个默认的,否则用传入的transform。在C++中,LibTorch的transforms应该也有类似的接口,但需要检查语法差异。 2. get_file_list:这个函数可能获取指定路径下的所有图片文件列表。C++中需要自己实现,用文件系统库遍历目录,可能需要用到<filesystem>头文件。 3. Gallery类:在Python中可能是一个自定义的数据集类,继承自Dataset。C++中需要定义一个类似的Dataset类,重写get和size方法。LibTorch的Dataset和DataLoader在C++中的用法可能与Python不同,需要查阅文档。 4. DataLoader的创建:设置batch_size、shuffle、num_workers等参数。C++的DataLoader配置可能类似,但需要注意参数名称和用法是否有变化。 需要注意的几点: - C++的类型系统更严格,需要明确类型转换,比如字符串比较transform是否为"default"。 - 文件路径处理在C++中可能需要处理不同操作系统的路径分隔符。 - 多线程方面,num_workers在C++中可能设置方式不同,或者需要额外配置。 - 需要包含正确的头文件,比如torch/torch.h,以及使用命名空间torch::data等。 - 自定义的Gallery数据集类在C++中需要继承自torch::data::Dataset,并实现get()和size()方法,类似于Python中的__getitem__和__len__。 可能的步骤: 1. 实现get_file_list函数使用C++17的filesystem库递归遍历目录,收集图像文件路径。 2. 创建transform,使用LibTorch的transforms模块,组合各个变换。 3. 定义Gallery数据集类,构造函数接收文件路径列表和transform,实现get方法应用transform。 4. 使用DataLoaderOptions配置batch_size、shuffle等参数,创建DataLoader。 需要提醒用户,C++代码可能需要调整路径处理方式,特别是不同系统的兼容性。此外,LibTorch的安装和链接也是必须的,编译需要正确配置。另外,异常处理在C++中可能需要更多考虑,比如文件是否存在,transform是否有效等。 最后,检查代码示例是否正确使用LibTorch的API,比如transforms的顺序和参数是否正确,Dataset的实现是否符合规范。确保返回的DataLoader可以被正确使用,比如在训练循环中迭代数据。</think>我们将分步骤将PyTorch代码转换为基于LibTorch(PyTorch C++ API)的实现。以下是需要注意的核心差异和完整转换代码: $$注意点$$ 1. LibTorch的transforms需要显式类型声明 2. C++需要手动实现文件遍历功能 3. 数据集类需继承自`torch::data::Dataset` 4. 数据加载器使用不同的参数配置方式 ```cpp #include <torch/torch.h> #include <filesystem> #include <vector> namespace fs = std::filesystem; // 实现Python中get_file_list的功能 std::vector<std::string> get_file_list(const std::string& data_path) { std::vector<std::string> file_paths; for (const auto& entry : fs::recursive_directory_iterator(data_path)) { if (entry.is_regular_file()) { file_paths.emplace_back(entry.path().string()); } } return file_paths; } // 自定义数据集类 (继承自torch::data::Dataset) class Gallery : public torch::data::Dataset<Gallery> { public: explicit Gallery( const std::vector<std::string>& image_paths, torch::data::transforms::Compose<> transform = {}) : image_paths_(image_paths), transform_(std::move(transform)) {} // 重写get方法 torch::data::Example<> get(size_t index) override { auto image = torch::data::read_image(image_paths_[index]); // 读取图像 if (transform_) { image = transform_(image); } return {image, torch::tensor(-1)}; // 假设没有标签,用-1占位 } // 重写size方法 torch::optional<size_t> size() const override { return image_paths_.size(); } private: std::vector<std::string> image_paths_; torch::data::transforms::Compose<> transform_; }; // 主函数实现 torch::data::DataLoader<Gallery> load_data( const std::string& data_path, int64_t batch_size = 1, bool shuffle = false, torch::data::transforms::Compose<> transform = {}) { // 构建默认transform auto default_transform = torch::data::transforms::Compose<>( torch::data::transforms::Resize(256), torch::data::transforms::CenterCrop(224), torch::data::transforms::Normalize<>({0.485, 0.456, 0.406}, {0.229, 0.224, 0.225}), torch::data::transforms::Stack<>() ); auto final_transform = (transform == nullptr) ? default_transform : transform; // 获取文件列表 auto image_paths = get_file_list(data_path); // 创建数据集 auto dataset = Gallery(image_paths, final_transform) .map(torch::data::transforms::Stack<>()); // 创建DataLoader auto data_loader = torch::data::make_data_loader( std::move(dataset), torch::data::DataLoaderOptions() .batch_size(batch_size) .shuffle(shuffle) .workers(0) ); return data_loader; } ``` $$关键差异说明$$ 1. **Transform链**:C++中需要显式类型声明,使用`torch::data::transforms::Compose<>` 2. **图像读取**:直接使用`torch::data::read_image`方法 3. **数据标准化**:Normalize的参数需要显式指定类型,如`Normalize<>` 4. **数据集构建**:需要额外调用`.map(torch::data::transforms::Stack<>)`处理批量化 5. **数据加载器**:使用工厂函数`make_data_loader`创建 $$使用建议$$ 1. 编译需要链接LibTorch库 2. 需要C++17标准支持(用于文件系统操作) 3. 图像路径建议使用绝对路径 4. 如果使用GPU,需要额外配置CUDA上下文 完整实现保留了原始Python代码的核心逻辑,同遵循了LibTorch的API规范。实际部署可能需要根据具体需求添加异常处理机制。
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