get_datasets 是一个PyTorch Lightning框架中的方法，用于返回数据加载器中包含的训练、验证和测试数据集。如果你的自定义数据集类没有该方法，则会出现 AttributeError: 'YourDataset' object has no attribute 'get_datasets' 错误。
要解决这个问题，你需要在自定义数据集类中实现 get_datasets 方法。下面是一个示例代码，演示如何在数据集类中实现 get_datasets 方法：
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader class YourDataset(Dataset): def __init__(self, data): self.data = data def __len__(self): return len(self.data) def __getitem__(self, index): return self.data[index] def get_datasets(self): # 返回训练、验证和测试数据集 train_data = self.data[:1000] val_data = self.data[1000:1500] test_data = self.data[1500:] return { 'train': DataLoader(train_data, batch_size=32), 'val': DataLoader(val_data, batch_size=32), 'test': DataLoader(test_data, batch_size=32) }
在上面的代码中，我们定义了一个名为 YourDataset 的数据集类，并实现了 __init__、__len__ 和 __getitem__ 方法。此外，我们还添加了一个名为 get_datasets 的方法，该方法将数据集划分为训练、验证和测试集，并返回一个包含数据加载器的字典。在返回的字典中，每个数据集都用一个 DataLoader 对象表示，该对象将数据划分为小批量，并允许在训练期间对其进行迭代。
当你定义了这个 get_datasets 方法后，就可以在使用 PyTorch Lightning 中的 Trainer 训练模型时，通过调用该方法来获取数据加载器中包含的数据集，例如：
dataset = YourDataset(data) train_loader, val_loader, test_loader = dataset.get_datasets() trainer = pl.Trainer(gpus=1) model = MyModel() trainer.fit(model, train_loader, val_loader) trainer.test(model, test_loader)
请注意，上述示例代码中的 get_datasets 方法仅适用于具有固定大小的数据集。如果你的数据集具有可变大小，你可能需要在该方法中添加更复杂的逻辑来实现动态数据集划分。