代码解析img_path=natsorted(os.listdir("/home/liyuqi/RESC/ground_truth/ungood/"))

时间: 2023-09-17 17:12:04 浏览: 58
这段代码使用了Python中的os和natsorted库来析特定目录下文件路径。让我们步解析这段代码: 1 首先,通过`os.listdir("/home/liqi/RESC/ground_truth/ungood`函数,我们获取了指定目录/home/liyuqi/RESC/ground/ungood/`下的所有文件和文件夹名称列表。 2. 接下来,`nats`函数对文件名列表自然排序,确以人类通用的对文件进行排序。这意味着名中的数字将按照数字的大小进行排序而不是按照字符的字典顺序排序。 3. 最后,将排序后的名列表赋值给变量`img_path`,以便在后续的代码中使用。 总而言之,这段代码的目的是获取指定目录下特定文件类型(例如图片)的路径,并按照自然顺序进行排序,便后续处理。请注意,此段代码只提供了获取文件路径的,并没有对文件进行进一步的操作或处理。
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解释代码:if __name__ == '__main__': ae_path = '../results/AE/best.pth' img_path = '../data/comsol_format_figures_simplify_copy' ae_model = AE(features_num = 700) ae_model.load_state_dict(torch.load(ae_path)) ae_model.eval() for idx, filename in enumerate(os.listdir(img_path)): img = cv2.imread(img_path + '/' + filename, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 灰度图读取图片 img_tensor = transforms.ToTensor()(img) img_tensor = img_tensor.view(1, 1, 128, 128) output, features = ae_model(img_tensor) arr = features.detach().numpy() file_dir = '../data/mlp_train/output_' + str(idx + 1) + '.txt' np.savetxt(file_dir, arr)

这段代码是一个主程序,主要实现了对图像进行特征提取并保存的功能。 首先,在 `if __name__ == '__main__':` 的条件下执行以下代码: 1. 定义变量 ae_path,表示自动编码器模型的路径。 2. 定义变量 img_path,表示图像文件所在的目录路径。 3. 创建一个 AE 类的实例 ae_model,设置 features_num 参数为 700。 4. 使用 torch.load 函数加载预训练的自动编码器模型的权重,并调用 ae_model.load_state_dict 方法将权重加载到 ae_model 中。 5. 调用 ae_model.eval() 将 ae_model 设置为评估模式,关闭 dropout 和 batch normalization 等层的随机性。 6. 使用 os.listdir 函数遍历图像文件目录中的所有文件名,同时迭代索引和文件名。 7. 使用 cv2.imread 函数读取图像文件并转换为灰度图像。 8. 使用 transforms.ToTensor() 将图像转换为张量,并将其形状调整为 (1, 1, 128, 128)。 9. 将调整后的图像张量输入到 ae_model 中,获取输出 output 和特征 features。 10. 将特征 features 转换为 numpy 数组,并保存到文件中,文件路径为 '../data/mlp_train/output_' + str(idx + 1) + '.txt'。 这段代码的目的是使用预训练的自动编码器模型对图像进行特征提取,并将特征保存到文件中。通过遍历图像文件目录中的所有文件,并逐个处理,可以对整个数据集进行特征提取和保存。

imgfile_list = os.listdir('/home/lab226/wdf/imgsrc')

你好! 感谢您的提问。对于您的问题,我理解您可能想要知道如何获得指定路径下的文件列表。如果是这样,您可以使用 Python 中的 os 模块中的 listdir 方法,来获取指定目录下的所有文件和目录的名称列表。例如,您的代码片段中提供的路径是 '/home/lab226/wdf/imgsrc',那么可以使用以下代码来获取该路径下的所有文件和目录的名称列表: ``` import os imgfile_list = os.listdir('/home/lab226/wdf/imgsrc') ``` 以上代码会将该路径下的所有文件或者目录的名称列表返回给变量 imgfile_list。希望我的回答能够帮助到您。如果您还有其他问题,请继续提问。

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帮我把下面这个代码从TensorFlow改成pytorch import tensorflow as tf import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" base_dir = 'E:/direction/datasetsall/' train_dir = os.path.join(base_dir, 'train_img/') validation_dir = os.path.join(base_dir, 'val_img/') train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'down') train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'up') validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'down') validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'up') batch_size = 64 epochs = 50 IMG_HEIGHT = 128 IMG_WIDTH = 128 num_cats_tr = len(os.listdir(train_cats_dir)) num_dogs_tr = len(os.listdir(train_dogs_dir)) num_cats_val = len(os.listdir(validation_cats_dir)) num_dogs_val = len(os.listdir(validation_dogs_dir)) total_train = num_cats_tr + num_dogs_tr total_val = num_cats_val + num_dogs_val train_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) validation_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_data_gen = train_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=train_dir, shuffle=True, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') val_data_gen = validation_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=validation_dir, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') sample_training_images, _ = next(train_data_gen) model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu', input_shape=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 3)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) model.summary() history = model.fit_generator( train_data_gen, steps_per_epoch=total_train // batch_size, epochs=epochs, validation_data=val_data_gen, validation_steps=total_val // batch_size ) # 可视化训练结果 acc = history.history['accuracy'] val_acc = history.history['val_accuracy'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epochs_range = range(epochs) model.save("./model/timo_classification_128_maxPool2D_dense256.h5")

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