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PyTorch中高效的视频数据集加载和增强 作者： 如果您发现该代码很有用，请给存储库加注星标。 如果您完全不熟悉使用torch.utils.data.Dataset和torch.utils.data.DataLoader在PyTorch中加载数据集，建议您首先通过或来熟悉它们。 概述：本示例演示VideoFrameDataset的用法 VideoFrameDataset类（ torch.utils.data.Dataset的实现）用于easily ， efficiently effectively从PyTorch的视频数据集中加载视频样本。 之所以容易，是因为该数据集类可以与自定义数据集一起使用，而无需花费任何努力，也无需修改。 该类仅希望视频数据集在磁盘上具有某种结构，并希望使用.txt注释文件枚举每个视频样本。 可以在下面以及https://video-dataset-loa

站点数据加载器 对于希望使用 London Cycle Hire 站点数据的人，该存储库包含访问数据的例程。 ###目的：将站点数据收集成可用于其他分析的表格通过迭代器提供对站点数据的顺序访问 概念： stationDataSnap 是对所有报告站在某个时间点的状态的一组测量值。 StationData 由收集站数据的日期序列组成。 每天的数据包括一个由 stationDataSnaps 组成的时间序列 例程假设原始站数据以 .csv 文件的形式保存在一个目录中，例如“..\..\Data\Station Data\Station Status 2014 15 mins Cleansed\” 例程将处理后的数据放在“.. \..\Data\Station 数据\" ####脚本通常这些应该按照提到的顺序运行。 站数据准备3.R 读取指定目录中的所有 .csv 文件（配置此文件） 将

基于pytorch加载视频的dataloader函数