以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写:
首先,根据您提供的json文件格式,每个样本应该是一个数组或字典,而不是一段字符串。所以你需要将json文件改写成如下格式:
[
{"label": 1,
"correct_img_path": "D:\\python\\pythonProject_DP\\correct_words\\不_270_1.jpg",
"generated_img_path": "D:\\python\\pythonProject_DP\\gen_words\\不_270_1.jpg"已黑化的小白 },
{"label": 0,
"correct_img_path": "D:\\python\\pythonProject_DP\\correct_words\\不_270_1.jpg",
"generated_img_path": "D:\\python\\pythonProject_DP\\gen_words\\甩_270_2.jpg"已黑化的小白 },
{"label": 0,
"correct_img_path": "D:\\python\\pythonProject_DP\\correct_words\\不_270_1.jpg",
"generated_img_path": "D:\\python\\pythonProject_DP\\gen_words\\糖_270_0.jpg"已黑化的小白 }
]
其次,在config.py文件中,您需要修改以下几个选项来适应新的数据集:
class Config:
# ...
json_path = 'data.json' # 修改为您的json文件路径
train_n = 100 # 修改为您的训练集长度
val_n = 20 # 修改为您的验证集长度
batch_size = 10 # 修改为您的batch_size大小
# ...
然后,对于长度不同的正负样本数据,您可以使用numpy的repeat函数将正样本数据复制到与负样本数量相同的长度,例如:
import numpy as np
correct_data = np.array([...]) # 正样本数据
negative_data = np.array([...]) # 负样本数据
if len(correct_data) < len(negative_data):
repeated_correct_data = np.repeat(correct_data, len(negative_data) // len(correct_data), axis=0)
remaining_correct_data = correct_data[:len(negative_data) % len(correct_data)]
final_correct_data = np.concatenate((repeated_correct_data, remaining_correct_data), axis=0)
final_data = np.concatenate((positive_data, negative_data), axis=0)
else:
final_data = np.concatenate((positive_data[:len(negative_data)], negative_data), axis=0)
最后,如果问题仍未解决,请检查您的数据格式、路径和代码实现等。如果需要,您可以在这里提供更多的细节或代码片段,以便我可以更好地帮助您解决问题。
如果我的回答解决了您的问题,请采纳!