im_mask_new = np.ndarray((batch_size, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 1), dtype=np.float32)是什么意思

im_mask_new = np.ndarray((batch_size, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 1), dtype=np.float32)是创建一个新的Numpy数组im_mask_new。这个数组的形状是(batch_size, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 1)，即(batch_size, 图像宽度, 图像高度, 1)。它是一个四维数组，其中每个元素是一个浮点数（dtype=np.float32）。

这个数组通常用于存储批量处理的图像掩码数据。batch_size表示批次中的样本数量，IMAGE_SIZE表示图像的尺寸大小，而最后一个维度为1表示每个图像掩码只有一个通道。

通过使用np.ndarray()函数创建数组，可以指定数组的形状和数据类型。在这个例子中，我们创建了一个全新的数组im_mask_new，并根据指定的形状和数据类型来初始化它。

相关问题

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt batch_size = 20 IMAGE_SIZE = 500 im_mask = np.load('mask.npy') im_mask = im_mask[..., np.newaxis] im_mask_new = np.ndarray((batch_size, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 1), dtype=np.float32) for i in range(0, batch_size, 1): im_mask_new[i] = im_mask plt.subplot(1,2,1) plt.imshow(im_mask_new[19,:,:,0])这串代码是什么意思

这段代码是一个示例，用于加载一个名为'mask.npy'的Numpy数组文件，并对数组进行处理和可视化。

首先，导入了必要的库，包括numpy和matplotlib.pyplot。

接下来，定义了变量batch_size和IMAGE_SIZE，分别表示批次大小和图像尺寸。

然后，使用np.load('mask.npy')加载了一个名为'mask.npy'的Numpy数组文件，并将其存储到im_mask变量中。

接着，使用im_mask[..., np.newaxis]将im_mask数组的维度在最后添加了一个新的维度。这样做的目的可能是为了满足后续处理的需要。

然后，创建了一个新的Numpy数组im_mask_new，形状为(batch_size, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 1)，所有元素的数据类型为np.float32。

接下来，通过一个循环将im_mask数组复制到im_mask_new数组中的每个样本中。

最后，使用matplotlib.pyplot库中的imshow()函数，以灰度图像的形式显示im_mask_new中的最后一个样本（索引为19），并将其显示在子图中。

总体来说，这段代码是加载、处理和可视化图像掩码数据的示例代码。

if self.gen is None: indexes = np.arange(len(self.image_names), dtype=np.int) if self._shuffle: np.random.shuffle(indexes) self.gen = self.pool.imap(partial(self._im_processor, size_index=None), ([self.image_names[i], self.get_annotation(i), self.dst_size] for i in indexes), chunksize=self.batch_size) self._epoch += 1 print(('epoch {} start...'.format(self._epoch)))

这段代码是一个条件语句，它检查实例变量 `gen` 是否为 `None`。如果 `gen` 是 `None`，则执行以下操作：

1. 创建一个整数数组 `indexes`，其长度与 `self.image_names` 相同，并使用 `np.arange()` 函数填充。
2. 如果 `_shuffle` 为 `True`，则使用 `np.random.shuffle()` 函数对 `indexes` 进行随机洗牌。
3. 使用 `self.pool.imap()` 方法创建一个迭代器 `gen`，将其赋值给实例变量 `self.gen`。该迭代器使用部分函数 `_im_processor` 处理传入的参数，并使用 `([self.image_names[i], self.get_annotation(i), self.dst_size] for i in indexes)` 作为输入数据。`chunksize=self.batch_size` 指定每个进程块的大小。
4. 将实例变量 `_epoch` 的值增加 1。
5. 打印输出字符串 `'epoch {} start...'`，其中 `{}` 会被 `_epoch` 的值替换。

总之，这段代码的目的是在 `gen` 为空时，进行一些初始化操作，并将处理后的数据存储在 `gen` 中。同时，还会增加 `_epoch` 的值并打印相关信息，表示新的 epoch 开始了。