with open('labels.txt', 'r') as f: labels = f.read().split() new_labels = [] for label in labels: new_labels.append(label.replace('18Breakageratecalculation ', '')) print(new_labels)保存新文件到指定路径

假设你需要将处理后的标签保存到名为new_labels.txt的文件中，可以在代码末尾加上以下代码：

with open('new_labels.txt', 'w') as f:
    f.write('\n'.join(new_labels))

该代码将列表new_labels中的所有标签以换行符为分隔符拼接为一个字符串，并写入到名为new_labels.txt的文件中。注意：如果指定路径为其他路径，则需要将代码中的'new_labels.txt'替换为相应的路径。

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def _load(self): with open(self.txt_filelist, "r") as f: self.relpaths = f.read().splitlines() l1 = len(self.relpaths) self.relpaths = self._filter_relpaths(self.relpaths) print("Removed {} files from filelist during filtering.".format(l1 - len(self.relpaths))) self.synsets = [p.split("/")[0] for p in self.relpaths] self.abspaths = [os.path.join(self.datadir, p) for p in self.relpaths] unique_synsets = np.unique(self.synsets) class_dict = dict((synset, i) for i, synset in enumerate(unique_synsets)) if not self.keep_orig_class_label: self.class_labels = [class_dict[s] for s in self.synsets] else: self.class_labels = [self.synset2idx[s] for s in self.synsets] with open(self.human_dict, "r") as f: human_dict = f.read().splitlines() human_dict = dict(line.split(maxsplit=1) for line in human_dict) self.human_labels = [human_dict[s] for s in self.synsets] labels = { "relpath": np.array(self.relpaths), "synsets": np.array(self.synsets), "class_label": np.array(self.class_labels), "human_label": np.array(self.human_labels), } if self.process_images: self.size = retrieve(self.config, "size", default=256) self.data = ImagePaths(self.abspaths, labels=labels, size=self.size, random_crop=self.random_crop, ) else: self.data = self.abspaths解析

这段代码是用于加载数据的，主要做了以下几件事情：

1. 从文件列表中读取文件路径，并进行过滤；
2. 提取文件的类别标签（即synset）并保存在变量self.synsets中；
3. 将相对路径转为绝对路径，并保存在变量self.abspaths中；
4. 如果keep_orig_class_label为False，则将类别标签转为数字标签；
5. 从human_dict文件中读取类别标签对应的人类可读标签，并保存在变量self.human_labels中；
6. 将文件路径、类别标签、数字标签和人类可读标签保存在labels变量中；
7. 如果process_images为True，则调用ImagePaths类对图像进行处理，并保存在变量self.data中；
8. 如果process_images为False，则直接将文件路径保存在变量self.data中。

unique_synsets = np.unique(self.synsets) class_dict = dict((synset, i) for i, synset in enumerate(unique_synsets)) if not self.keep_orig_class_label: self.class_labels = [class_dict[s] for s in self.synsets] else: self.class_labels = [self.synset2idx[s] for s in self.synsets] with open(self.human_dict, "r") as f: human_dict = f.read().splitlines() human_dict = dict(line.split(maxsplit=1) for line in human_dict) self.human_labels = [human_dict[s] for s in self.synsets] labels = { "relpath": np.array(self.relpaths), "synsets": np.array(self.synsets), "class_label": np.array(self.class_labels), "human_label": np.array(self.human_labels), } if self.process_images: self.size = retrieve(self.config, "size", default=256) self.data = ImagePaths(self.abspaths, labels=labels, size=self.size, random_crop=self.random_crop, ) else: self.data = self.abspaths详细解析

这段代码是一个数据预处理的过程，主要是为了将一个数据集的图像路径、类别标签等信息整理成一个可用于训练模型的数据集。

首先，通过 `np.unique` 函数将数据集中所有的类别标签去重得到 `unique_synsets`，然后用字典 `class_dict` 将每个类别标签映射到一个数字编码。如果 `keep_orig_class_label` 参数为 `True`，则使用 `self.synset2idx` 字典将原始的类别标签映射到数字编码，否则直接使用 `class_dict`。

接着，从文件中读取包含人类可读的类别标签的字典 `human_dict`，将每个类别标签映射到对应的人类可读的标签，并将结果保存在 `self.human_labels` 中。

最后，将图像路径、类别标签、人类可读的标签等信息整理成一个字典 `labels`，并根据 `process_images` 参数决定是否对图像进行预处理。如果需要预处理图像，则使用 `ImagePaths` 类将图像路径和标签整理成一个数据集；否则直接将图像路径和标签整理成一个字典 `self.abspaths`。整个预处理过程的结果保存在 `self.data` 中，供模型训练使用。