解释一下current_index = np.random.choice(range(0, self.num_samples))

这行代码的作用是从0到self.num_samples之间的整数中随机选择一个数作为当前索引（current_index），用于从数据集中随机选择一个样本进行训练。其中np.random.choice()是numpy库中的函数，用于从一组数据中随机选择。range()则是python自带的函数，用于生成一个整数序列。

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修改下面代码使其依次选择imgseqs中的索引选择样本进行训练current_index = np.random.choice(range(0, self.num_samples))

好的，您的要求我已经了解了。回答您的问题，可以将代码修改为如下形式：

current_index = self.current_index % self.num_samples
self.current_index += 1

这样就可以实现依次选择imgseqs中的索引进行训练了。注意要在类的初始化方法中添加一个成员变量self.current_index并初始化为0。

修改下面代码使其忽略标签并依次选择索引，读取对应的图像序列路径（imgs_path），函数通过调用 self.loader() 函数来加载图像并一起返回 def getitem(self, index): current_index = np.random.choice(range(0, self.num_samples)) imgs_path = self.imgseqs[current_index].split() current_imgs = [] current_imgs_path = imgs_path[:len(imgs_path) - 1] current_label_path = imgs_path[len(imgs_path) - 1] current_label = self.loader(current_label_path)

def getitem(self, index):
current_index = index % self.num_samples
imgs_path = self.imgseqs[current_index].split()
current_imgs = []
current_imgs_path = [path for path in imgs_path[:-1] if not path.startswith("<")]
for img_path in current_imgs_path:
current_img = self.loader(img_path)
current_imgs.append(current_img)
current_label_path = [path for path in imgs_path if path.startswith("<")][0][1:-1]
current_label = self.loader(current_label_path)
return current_imgs, current_label