Help on Dataset in module flyai.dataset object:class Dataset(builtins.object)
| Methods defined here:
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| __init__(self, epochs=5, batch=32, val_batch=32)
| :param epochs: 训练的轮次，最大不超过100
| :param batch: 训练的批次大小，太大会导致显存不足
| :param val_batch: 验证的批次大小
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| add_aug_data(self, data)
| 把自自己增强的数据，加入到训练的csv中，使用dataset.next_train_batch()可读取到增强后的数据
| :param data: data的数据格式为：
| 单条数据
| {
| "image_path": ["images/skunk/cifar100_48287_75.png"],
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| "label":[75]
| }
| 多条数据
| {
| "image_path": ["images/skunk/cifar100_48287_75.png","images/bicycle/cifar100_38531_8.png"],
|
| "label": [75,8]
| }
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| create_instance(self, module_name, class_name, *args, **kwargs)
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| evaluate_data(self, path=None)
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| evaluate_data_no_processor(self, path=None)
| 获取所有原始验证集数据
| :return:x_val,y_val
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| evaluate_source(self, path)
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| get_all_data(self)
| 获取所有原始数据
| :return:x_train,y_train,x_val,y_val
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| get_all_processor_data(self)
| 获取所有在processor.py中，通过input_x方法处理过的数据
| :return:x_train,y_train,x_val,y_val
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| get_all_validation_data(self)
| 获取所有在processor.py中，通过input_x方法处理过的验证集数据
| :return:x_val,y_val
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| get_method_dict(self, clz, method_name, **args)
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| get_method_list(self, clz, method_name, *args)
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| get_step(self)
| 根据dataset传入的epochs和batch，计算出来的训练总次数。
| :return: 返回训练总次数
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| get_train_length(self)
| 获取训练集总数量，本地调用返回的是100条，在GPU上调用返回全部数据集数量。
| :return: 返回训练集总数量
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| get_validation_length(self)
| 获取验证集总数量，本地调用返回的是100条，在GPU上调用返回全部数据集数量。
| :return: 返回验证集总数量
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| image_aug(self, target_size, epochs=1, seed=None, featurewise_center=False, samplewise_center=False, featurewise_std_normalization=False, samplewise_std_normalization=False, zca_whitening=False, zca_epsilon=1e-06, rotation_range=0, width_shift_range=0.0, height_shift_range=0.0, brightness_range=None, shear_range=0.0, zoom_range=0.0, channel_shift_range=0.0, fill_mode='nearest', cval=0.0, horizontal_flip=False, vertical_flip=False, rescale=None, preprocessing_function=None, aug_label=False)
| 为图片做增强的数据，加入到训练的csv中，使用dataset.next_train_batch()可读取到增强后的数据
| :param target_size: 增强图片的大小 如(256,256)
| :param epochs: 对图片增强几轮，每轮一张图片。
| :param batch_size: 每次增强多少张图片。
| :param seed: 进行随机图像变换, 通过设置seed可以达到同步变换。
| :param featurewise_center: 布尔值，对输入的图片每个通道减去每个通道对应均值。
| :param samplewise_center: 布尔值，每张图片减去样本均值, 使得每个样本均值为0。
| :param featurewise_std_normalization: 布尔值，将输入除以数据集的标准差以完成标准化
| :param samplewise_std_normalization: 布尔值，将输入的每个样本除以其自身的标准差
| :param zca_whitening: 布尔值，对输入数据施加ZCA白化
| :param zca_epsilon:ZCA白化值。默认值为1e-6。
| :param rotation_range: 整数，数据提升时图片随机转动的角度
| :param width_shift_range: 浮点数，图片宽度的某个比例，数据提升时图片水平偏移的幅度
| :param height_shift_range: 浮点数，图片高度的某个比例，数据提升时图片竖直偏移的幅度
| :param brightness_range: Tuple 或者 list对数据进行亮度处理
| :param shear_range: 浮点数，剪切强度（逆时针方向的剪切变换角度）
| :param zoom_range: 浮点数或形如[lower,upper]的列表，随机缩放的幅度，若为浮点数，则相当于[lower,upper] = [1 - zoom_range, 1 zoom_range]
| :param channel_shift_range: 浮点数，随机通道偏移的幅度
| :param fill_mode: constant，nearest，reflect或wrap之一，当进行变换时超出边界的点将根据本参数给定的方法进行处理
| :param cval: 浮点数或整数，当fill_mode=constant时，指定要向超出边界的点填充的值
| :param horizontal_flip: 布尔值，进行随机水平翻转
| :param vertical_flip: 布尔值，进行随机竖直翻转
| :param rescale: 重放缩因子,默认为None. 如果为None或0则不进行放缩,否则会将该数值乘到数据上(在应用其他变换之前)
| :param preprocessing_function: 增强后自定义处理函数
| :param aug_label: 是否对label标签增强，一般应用在图像分割等领域。
| :return:
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| next_batch(self, size=32, test_size=32, test_data=True)
| 获取一批训练和验证数据，可以自己设置返回的大小。
| :return:x_train,y_train,x_val,y_val
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| next_train_batch(self)
| 获取一批训练数据，返回数据的数量是dataset中batch的大小。
| :return: x_train,y_train
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| next_validation_batch(self)
| 获取一批验证数据，返回数据的数量是dataset中val_batch的大小。
| :return: x_val,y_val
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| output_y(self, predict)
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| predict_data(self, **data)
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| processor_x(self, x_datas)
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| processor_y(self, y_datas)
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| to_categorys(self, predict)
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| Data descriptors defined here:
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| __dict__
| dictionary for instance variables (if defined)
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| __weakref__
| list of weak references to the object (if defined)Noneget_all_data()返回的是字典，图像的地址和label。
next_batch()返回的是数据
