使用 pathlib 替换操作系统路径(os) file_suffix = sweep['lidar_points']['lidar_path'].split( os.sep)[-1]

时间: 2024-03-06 14:51:20 浏览: 30
可以使用pathlib的name属性来获取路径中的文件名,可以替换掉使用os模块的split和索引操作。 示例代码如下: ``` from pathlib import Path file_suffix = Path(sweep['lidar_points']['lidar_path']).name ``` 这里,我们将路径字符串转换为Path对象,并使用name属性获取文件名。这种方法更加简洁和可读性更高。
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使用 pathlib 替换操作系统路径(os) sweep['lidar_points']['lidar_path'] = osp.join( self.data_prefix['sweeps'], file_suffix)

使用 pathlib 替换操作系统路径(os)后的代码如下: ``` from pathlib import Path sweep['lidar_points']['lidar_path'] = str(Path(self.data_prefix['sweeps'], file_suffix)) ``` 同样地,我们使用了 Python 的 pathlib 模块,首先导入 Path 类,然后使用 `Path()` 函数创建一个路径对象,将 `self.data_prefix['sweeps']` 和 `file_suffix` 两个路径作为参数传入,最后使用 `str()` 函数将路径对象转换为字符串类型,并将其赋值给 `sweep['lidar_points']['lidar_path']` 变量。

import os # file_dir 文件目录 old_suffix 原后缀 new_suffix 新后缀 def change_suffix(file_dir, old_suffix, new_suffix): for file_name in os.listdir(file_dir): # os.path.splitext 分割文件主名和后缀名 split_file = os.path.splitext(file_name) # 获得文件后缀 split_file[0] 文件主名 split_file[1] 后缀名 file_suffix = split_file[1] if old_suffix == file_suffix: new_file_name = split_file[0] + new_suffix # os.rename 重命名 os.rename(os.path.join(file_dir, file_name), os.path.join(file_dir, new_file_name)) if __name__=='__main__': change_suffix('work/voc_data/JPEGImages', '.bmp', '.jpg') 这组代码为什么在本地操作时成功了,但是用pycharm连接远程linux时明明运行成,但是结果依旧没有改变

这种情况可能是由于权限问题引起的。在本地操作时,您可能具有足够的权限来重命名文件,但是在连接远程Linux时,您可能没有足够的权限来修改文件。 请确保您连接的远程Linux系统具有足够的权限来修改文件。您可以尝试使用`sudo`命令运行脚本来提升权限,例如: ``` sudo python your_script.py ``` 如果仍然无法修改文件,请检查您对文件目录的写入权限。您可以尝试更改目录的权限,以确保您具有适当的访问权限。 另外,还要确保文件目录路径是正确的。您可以打印出`os.listdir(file_dir)`的结果,以确认脚本是否能正确地找到文件。 如果问题仍然存在,请提供更多关于错误消息或其他相关信息的细节,以便更好地帮助您解决问题。

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import tensorflow as tf from tensorflow import keras from keras import layers import xml.etree.ElementTree as ET import pathlib from pathlib import Path file_path = Path('C:/1') def net_init(): model = keras.Sequential([layers.Input(shape=(1200, 1600, 3))]) model.add(layers.Conv2D(filters=3, activation="relu", kernel_size=(3, 3), padding="same", strides=2)) model.add(layers.MaxPool2D(pool_size=(2, 2))) model.add(layers.Conv2D(filters=3, activation="relu", kernel_size=(3, 3), padding="same", strides=2)) model.add(layers.MaxPool2D(pool_size=(2, 2))) model.add(layers.Conv2D(filters=1, activation="relu", kernel_size=(3, 3), padding="same", strides=2)) model.add(layers.MaxPool2D(pool_size=(2, 2))) model.add(layers.Dense(48, activation='relu')) model.add(layers.Dense(2, activation='softmax')) return model def load_xml(folder_path: Path) -> list: feature_list = [] file_list = [] label_list = [] for file_name in folder_path.glob('*.xml'): xml_tree = ET.parse(file_name) root = xml_tree.getroot() feature = ( int(root.find('object/bndbox/xmin').text), int(root.find('object/bndbox/ymin').text), int(root.find('object/bndbox/xmax').text), int(root.find('object/bndbox/ymax').text) ) feature_list.append(feature) file_list.append(file_name) label_list.append(root.find('object/name').text) return feature_list, file_list, label_list def load_img(folder_path : Path, xml_list : list): img_list = [] print(xml_list) for img_name in folder_path.glob('*.jpg'): print(img_name) xml_name = img_name.with_suffix('.xml') print(xml_name) if xml_name in xml_list: print("yes") img = tf.io.read_file(img_name.as_posix()) img = tf.image.decode_image(img, channels=3) img = tf.image.per_image_standardization(img) img_list.append(img) return img_list def main(): feature_list, file_list, label_list = load_xml(file_path) img_list = load_img(file_path, file_list) model = net_init() model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.mse, metrics=['accuracy']) model.fit(img_list, feature_list, epochs=1) main()这段程序有什么问题

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