train_data = glob.glob("data/train/*/*.png")
时间: 2024-05-22 20:11:16 浏览: 11
这行代码使用了Python内置的glob模块来获取文件路径,其中"data/train/*/*.png"表示获取"data/train/"目录下所有第二级子目录中的所有.png文件路径。例如,如果"data/train/"目录下有两个子目录"A"和"B",那么此行代码将获取"data/train/A/*.png"和"data/train/B/*.png"两个目录下所有.png文件的路径。最终,train_data变量将是一个包含所有符合条件的文件路径的列表。
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train_data_path = os.path.join(data_dir, 'train') valid_data_path = os.path.join(data_dir, 'val') train_low_data_names = glob(train_data_path + '/low/*.png') # glob(data_dir + '/train/low/*.png') train_low_data_names.sort() train_high_data_names = glob(train_data_path + '/high/*.png') # glob(data_dir + '/our485/high/*.png') train_high_data_names.sort() eval_low_data_names = glob(valid_data_path + '/low/*.*') eval_low_data_names.sort() eval_high_data_names = glob(valid_data_path + '/high/*.*') eval_high_data_names.sort() assert len(train_low_data_names) == len(train_high_data_names) assert len(train_low_data_names) != 0逐句解释一下这段代码
这段代码的作用是加载训练和验证数据的文件路径,并对文件路径进行排序。然后,它使用断言语句来确保训练低分辨率图像数据的列表 `train_low_data_names` 和训练高分辨率图像数据的列表 `train_high_data_names` 长度相等且不为零。
逐句解释这段代码:
1. `train_data_path = os.path.join(data_dir, 'train')`:将训练数据文件夹路径与 'train' 目录拼接,得到训练数据集的完整路径。
2. `valid_data_path = os.path.join(data_dir, 'val')`:将验证数据文件夹路径与 'val' 目录拼接,得到验证数据集的完整路径。
3. `train_low_data_names = glob(train_data_path + '/low/*.png')`:使用 `glob` 函数查找训练低分辨率图像数据文件夹中所有以 '.png' 扩展名结尾的文件,并将它们的路径存储在 `train_low_data_names` 列表中。
4. `train_low_data_names.sort()`:对训练低分辨率图像数据的列表进行排序,以确保它们按照字母顺序排列。
5. `train_high_data_names = glob(train_data_path + '/high/*.png')`:使用 `glob` 函数查找训练高分辨率图像数据文件夹中所有以 '.png' 扩展名结尾的文件,并将它们的路径存储在 `train_high_data_names` 列表中。
6. `train_high_data_names.sort()`:对训练高分辨率图像数据的列表进行排序,以确保它们按照字母顺序排列。
7. `eval_low_data_names = glob(valid_data_path + '/low/*.*')`:使用 `glob` 函数查找验证低分辨率图像数据文件夹中的所有文件,并将它们的路径存储在 `eval_low_data_names` 列表中。
8. `eval_low_data_names.sort()`:对验证低分辨率图像数据的列表进行排序,以确保它们按照字母顺序排列。
9. `eval_high_data_names = glob(valid_data_path + '/high/*.*')`:使用 `glob` 函数查找验证高分辨率图像数据文件夹中的所有文件,并将它们的路径存储在 `eval_high_data_names` 列表中。
10. `eval_high_data_names.sort()`:对验证高分辨率图像数据的列表进行排序,以确保它们按照字母顺序排列。
11. `assert len(train_low_data_names) == len(train_high_data_names)`:断言训练低分辨率图像数据的列表 `train_low_data_names` 和训练高分辨率图像数据的列表 `train_high_data_names` 的长度相等。
12. `assert len(train_low_data_names) != 0`:断言训练低分辨率图像数据的列表 `train_low_data_names` 的长度不为零。
这些断言语句用于确保数据加载的正确性和一致性。如果断言条件不满足,将会引发 `AssertionError` 异常。
FILEPATH_CHAOS = glob.glob('data/CHAOS-*.mat')[0]
这行代码使用了 `glob` 模块的 `glob()` 函数来匹配文件路径,并将匹配到的第一个文件路径赋值给变量 `FILEPATH_CHAOS`。
`glob.glob('data/CHAOS-*.mat')` 表示在指定的路径下搜索名称以 `'CHAOS-'` 开头且以 `'.mat'` 结尾的文件。`glob()` 函数返回的是一个符合匹配条件的文件路径列表。
通过索引 `[0]` 取得匹配列表中的第一个文件路径,然后将其赋值给变量 `FILEPATH_CHAOS`。这样,`FILEPATH_CHAOS` 就包含了找到的第一个满足条件的文件路径。
请注意,使用 `glob.glob()` 函数返回的文件路径列表可能会根据具体情况有所不同。如果没有找到匹配的文件,访问索引 `[0]` 可能会导致 IndexError。因此,在使用该代码之前,请确保路径下有匹配的文件存在。