解释一下data_transforms = transforms.Compose(transform_list)

data_transforms = transforms.Compose(transform_list)是一个PyTorch的数据预处理函数。它将一系列图像预处理转换组合成单个可调用对象，以便将其用于数据的有效处理。其中，transform_list是一个包括各种数据预处理函数（如旋转，剪裁，缩放等）的列表，它们按照给定的顺序进行调用以处理输入的图像数据。通过使用该函数，我们可以有效地将数据转换为模型可以使用的格式，并同时提高模型的精度和效率。

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import torch, os, cv2 from model.model import parsingNet from utils.common import merge_config from utils.dist_utils import dist_print import torch import scipy.special, tqdm import numpy as np import torchvision.transforms as transforms from data.dataset import LaneTestDataset from data.constant import culane_row_anchor, tusimple_row_anchor if __name__ == "__main__": torch.backends.cudnn.benchmark = True args, cfg = merge_config() dist_print('start testing...') assert cfg.backbone in ['18','34','50','101','152','50next','101next','50wide','101wide'] if cfg.dataset == 'CULane': cls_num_per_lane = 18 elif cfg.dataset == 'Tusimple': cls_num_per_lane = 56 else: raise NotImplementedError net = parsingNet(pretrained = False, backbone=cfg.backbone,cls_dim = (cfg.griding_num+1,cls_num_per_lane,4), use_aux=False).cuda() # we dont need auxiliary segmentation in testing state_dict = torch.load(cfg.test_model, map_location='cpu')['model'] compatible_state_dict = {} for k, v in state_dict.items(): if 'module.' in k: compatible_state_dict[k[7:]] = v else: compatible_state_dict[k] = v net.load_state_dict(compatible_state_dict, strict=False) net.eval() img_transforms = transforms.Compose([ transforms.Resize((288, 800)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)), ]) if cfg.dataset == 'CULane': splits = ['test0_normal.txt', 'test1_crowd.txt', 'test2_hlight.txt', 'test3_shadow.txt', 'test4_noline.txt', 'test5_arrow.txt', 'test6_curve.txt', 'test7_cross.txt', 'test8_night.txt'] datasets = [LaneTestDataset(cfg.data_root,os.path.join(cfg.data_root, 'list/test_split/'+split),img_transform = img_transforms) for split in splits] img_w, img_h = 1640, 590 row_anchor = culane_row_anchor elif cfg.dataset == 'Tusimple': splits = ['test.txt'] datasets = [LaneTestDataset(cfg.data_root,os.path.join(cfg.data_root, split),img_transform = img_transforms) for split in splits] img_w, img_h = 1280, 720 row_anchor = tusimple_row_anchor else: raise NotImplementedError for split, dataset in zip(splits, datasets): loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle = False, num_workers=1) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG') print(split[:-3]+'avi') vout = cv2.VideoWriter(split[:-3]+'avi', fourcc , 30.0, (img_w, img_h)) for i, data in enumerate(tqdm.tqdm(loader)): imgs, names = data imgs = imgs.cuda() with torch.no_grad(): out = net(imgs) col_sample = np.linspace(0, 800 - 1, cfg.griding_num) col_sample_w = col_sample[1] - col_sample[0] out_j = out[0].data.cpu().numpy() out_j = out_j[:, ::-1, :] prob = scipy.special.softmax(out_j[:-1, :, :], axis=0) idx = np.arange(cfg.griding_num) + 1 idx = idx.reshape(-1, 1, 1) loc = np.sum(prob * idx, axis=0) out_j = np.argmax(out_j, axis=0) loc[out_j == cfg.griding_num] = 0 out_j = loc # import pdb; pdb.set_trace() vis = cv2.imread(os.path.join(cfg.data_root,names[0])) for i in range(out_j.shape[1]): if np.sum(out_j[:, i] != 0) > 2: for k in range(out_j.shape[0]): if out_j[k, i] > 0: ppp = (int(out_j[k, i] * col_sample_w * img_w / 800) - 1, int(img_h * (row_anchor[cls_num_per_lane-1-k]/288)) - 1 ) cv2.circle(vis,ppp,5,(0,255,0),-1) vout.write(vis) vout.release()

这段代码使用了PyTorch、OpenCV等库，从模型模块中导入了parsingNet模型，从常用工具模块中导入了merge_config和dist_print等函数。代码还使用了LaneTestDataset数据集和culane_row_anchor、tusimple_row_anchor常量。在if __name__ == "__main__":中，代码设置了torch.backends.cudnn.benchmark为True，合并了配置信息args和cfg，并输出了“start testing...”信息。然后根据配置信息中的backbone选择了不同的通道数，并初始化了一个parsingNet模型。

# 定义数据集 train_data = torchvision.datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, 'train'), transform=transform_train) val_data = torchvision.datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, 'val'), transform=transform_val) # 定义数据加载器 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4) val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_data, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=4)，好像并没有按照一定的比例你分割数据集

确实，这段代码没有明确地按照一定的比例划分数据集。这里的 `train` 和 `val` 目录分别代表着训练集和验证集，而 `ImageFolder` 类会自动读取这些目录下的文件，并且将它们解释为不同的类别。因此，要按照一定的比例划分数据集，需要先手动将数据集文件夹按照比例划分成两个子文件夹，例如 `train` 和 `val`，然后再将这两个文件夹的路径传递给 `ImageFolder` 类来读取数据。具体地，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先确定划分比例，例如将数据集划分为 80% 的训练集和 20% 的验证集。

2. 在数据集根目录下创建 `train` 和 `val` 两个文件夹，并在这两个文件夹中分别创建与数据集中类别相同的子文件夹。

3. 将数据集中的所有图片按照比例分别复制到 `train` 和 `val` 两个文件夹的对应类别子文件夹中。

4. 在代码中分别传递 `train` 和 `val` 两个文件夹的路径给 `ImageFolder` 类来读取数据。

下面是一个示例代码，用于按照 80% - 20% 的比例划分数据集：

import os
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as datasets

# 定义数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 定义数据集路径
data_dir = 'path/to/dataset'

# 将数据集按照 80% - 20% 的比例划分为训练集和验证集
train_dir = os.path.join(data_dir, 'train')
val_dir = os.path.join(data_dir, 'val')
if not os.path.exists(val_dir):
    os.makedirs(val_dir)
    for class_dir in os.listdir(train_dir):
        class_path = os.path.join(train_dir, class_dir)
        if os.path.isdir(class_path):
            os.makedirs(os.path.join(val_dir, class_dir))
            file_list = os.listdir(class_path)
            num_val = int(len(file_list) * 0.2)
            for i in range(num_val):
                file_name = file_list[i]
                src_path = os.path.join(class_path, file_name)
                dst_path = os.path.join(val_dir, class_dir, file_name)
                os.rename(src_path, dst_path)

# 定义数据集
train_data = datasets.ImageFolder(train_dir, transform=transform)
val_data = datasets.ImageFolder(val_dir, transform=transform)

# 定义数据加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4)
val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_data, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=4)

在这个示例代码中，我们首先定义了数据预处理方式，并且将数据集划分为 `train` 和 `val` 两个文件夹。然后，我们使用 `os.listdir()` 函数遍历了 `train` 目录下的所有类别子文件夹，并且在 `val` 目录下创建了相同的类别子文件夹。然后我们通过计算每个类别子文件夹下的图片数量，来确定需要将多少张图片移动到验证集中。最后，我们使用 `datasets.ImageFolder()` 类来读取数据，并且定义了数据加载器。