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')
时间: 2024-04-10 16:31:32 浏览: 11
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。
相关问题
self.train_path = dataset + '/data/train.txt'
这行代码定义了训练集数据文件的路径,其中`dataset`是数据集的名称,`train.txt`是训练集数据文件的名称。`+`是Python中的字符串拼接操作符,将字符串`'/data/train.txt'`拼接在`dataset`字符串后面,得到完整的训练集数据文件路径。例如,如果`dataset`是`'my_dataset'`,则完整的训练集数据文件路径为`'my_dataset/data/train.txt'`。这里假设数据集的根目录是`'./data'`,也就是数据集文件夹与代码文件夹在同一级目录下。
num_nodes = bc + dataset['categoryCount']
这行代码计算了图中节点的总数。它将类别节点的起始索引 `bc` 和数据集的类别总数 `dataset['categoryCount']` 相加,得到图中节点的总数 `num_nodes`。
在这段代码中,`bc` 表示物品节点的起始索引,`dataset['categoryCount']` 表示数据集中的类别总数。通过将这两个值相加,可以得到图中节点的总数,其中包括了用户节点、物品节点和类别节点。这个值将在后续创建图对象时使用。