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# coding=utf-8
# Copyright 2020 The Learning-to-Prompt Authors.
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific Learning-to-Prompt governing permissions and
# limitations under the License.
# ==============================================================================
"""Constant dicts for class statistics."""
def get_number_filtered_examples(dataset, subclasses):
"""Get class stats for the filtered classes."""
num = [0, 0]
if dataset.startswith('cifar'):
phases = ['train', 'test']
elif dataset.startswith('imagenet'):
phases = ['train', 'validation']
else:
raise NotImplementedError(f'{dataset} does not exist.')
for i, phase in enumerate(phases):
for class_label in subclasses:
num[i] += CLASS_STATS[dataset][phase][class_label]
return num
CLASS_STATS = {}
CLASS_STATS['cifar10'] = {
'train': {x: 5000 for x in range(10)},
'test': {x: 1000 for x in range(10)}
}
CLASS_STATS['cifar100'] = {
'train': {x: 500 for x in range(100)},
'test': {x: 100 for x in range(100)}
}
CLASS_STATS['imagenet2012'] = {
'train': {
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