本文整理汇总了Python中dataset.lmdbDataset方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python dataset.lmdbDataset方法的具体用法？Python dataset.lmdbDataset怎么用？Python dataset.lmdbDataset使用的例子？那么, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类dataset的用法示例。
在下文中一共展示了dataset.lmdbDataset方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: data_loader
# 需要导入模块: import dataset [as 别名]
# 或者: from dataset import lmdbDataset [as 别名]
def data_loader():
# train
train_dataset = dataset.lmdbDataset(root=args.trainroot)
assert train_dataset
if not params.random_sample:
sampler = dataset.randomSequentialSampler(train_dataset, params.batchSize)
else:
sampler = None
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=params.batchSize, \
shuffle=True, sampler=sampler, num_workers=int(params.workers), \
collate_fn=dataset.alignCollate(imgH=params.imgH, imgW=params.imgW, keep_ratio=params.keep_ratio))
# val
val_dataset = dataset.lmdbDataset(root=args.valroot, transform=dataset.resizeNormalize((params.imgW, params.imgH)))
assert val_dataset
val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_dataset, shuffle=True, batch_size=params.batchSize, num_workers=int(params.workers))
return train_loader, val_loader