base_filename = dataset + '_' + str(captions_per_image) + '_cap_per_img_' + str(min_word_freq) + '_min_word_freq' with open(os.path.join(output_folder, 'WORDMAP_' + base_filename + '.json'), 'w') as j: json.dump(word_map, j) seed(123) for impaths, imcaps, split in [(train_image_paths, train_image_captions, 'TRAIN'), (val_image_paths, val_image_captions, 'VAL'), (test_image_paths, test_image_captions, 'TEST')]: with h5py.File(os.path.join(output_folder, split + '_IMAGES_' + base_filename + '.hdf5'), 'a') as h: h.attrs['captions_per_image'] = captions_per_image images = h.create_dataset('images', (len(impaths), 3, 256, 256), dtype='uint8')

这段代码是用于创建并保存图像数据集和相关的元数据。

首先，通过组合不同的变量和字符串，创建了一个基础文件名`base_filename`，用于后续生成文件名。这个文件名包括了数据集名称、每个图像的描述数量以及最小词频。

接下来，使用`json.dump()`函数将`word_map`字典对象保存为JSON文件。这个文件存储了单词与对应的整数编码之间的映射关系。

然后，通过seed函数设置随机种子，以确保每次运行程序时得到的随机结果是一样的。

接下来，使用循环遍历不同的图像路径、图像描述和数据集划分。每次迭代中，使用`h5py.File()`函数打开一个HDF5文件对象，并在其中创建一个名为'images'的数据集。该数据集的形状是(len(impaths), 3, 256, 256)，即图像数量、通道数和图像尺寸。数据集的元素类型是无符号8位整数(uint8)。

最后，通过对`h`对象的attrs属性进行操作，将每个图像的描述数量`captions_per_image`存储为属性。

这段代码的目的是创建并保存图像数据集和相关的元数据，以供后续的训练或其他任务使用。