sets = ['train', 'val', 'test'] for image_set in sets: image_ids = open('./%s.txt' % (image_set)).read().strip().split() for image_id in image_ids: json = 'labels/total/%s.json' % (image_id) os.rename('images/total/' + image_id + ".jpg", 'images/' + image_set+"/"+image_id + ".jpg") shutil.copy(json, 'labels/%s/%s.json' % (image_set, image_id)) print("完成") 产生报错 Traceback (most recent call last): File "E:\1作业与文件\智能建造\实验2\实验二材料2023\code\mmdetection\train_dataset\classify.py", line 9, in <module> os.rename('images/total/' + image_id + ".jpg", 'images/' + image_set+"/"+image_id + ".jpg") FileNotFoundError: [WinError 2] 系统找不到指定的文件。: 'images/total/deskto.jpg' -> 'images/val/deskto.jpg'

时间: 2024-01-24 10:17:54 浏览: 24
这个错误提示显示无法找到指定的文件,可能是以下几个原因导致的: 1. 指定的文件路径错误,检查一下 `images/total/deskto.jpg` 是否存在。 2. 文件名拼写错误,检查一下 `deskto.jpg` 是否拼写正确。 3. 文件缺失,检查一下 `images/total` 目录下是否有 `deskto.jpg` 这个文件。 可以逐一检查以上三个问题,找到原因并进行修正。
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sets = ['train', 'val', 'test'] for image_set in sets: image_ids = open('./%s.txt' % (image_set)).read().strip().split() for image_id in image_ids: json = 'labels/total/%s.json' % (image_id) os.rename('images/total/' + image_id + ".jpg", 'images/' + image_set+"/"+image_id + ".jpg") shutil.copy(json, 'labels/%s/%s.json' % (image_set, image_id)) print("完成")

这段代码的作用是将数据集中的图片和对应的标签文件按照指定的比例划分到训练集、验证集和测试集中,并将它们从原来的位置移动到新的位置。具体来说,它的执行步骤如下: 1. 定义一个包含训练集、验证集和测试集的列表 `sets`。 2. 对于每个数据集 `image_set`,读取该数据集的图片编号列表。 3. 对于该数据集中的每个图片 `image_id`,根据其编号构造出对应的标签文件路径 `json`。 4. 将该图片从原来的位置 `images/total/` 移动到新的位置 `images/{image_set}/`,并修改其文件名为 `{image_id}.jpg`。 5. 将对应的标签文件从原来的位置 `labels/total/` 复制到新的位置 `labels/{image_set}/`,并修改其文件名为 `{image_id}.json`。 6. 打印出 "完成"。 需要注意的是,代码中使用了 Python 的 os 和 shutil 模块来进行文件操作,其中 os.rename 函数用于重命名文件,shutil.copy 函数用于复制文件。

image_ids = open(os.path.join(VOCdevkit_path, 'ImageSets/Main/%s.txt' %(year, image_set)), encoding='utf-8').read().strip().split() list_file = open('%s_%s.txt'%(year, image_set), 'w', encoding='utf-8')

这段代码是用来读取VOC数据集中指定年份和数据集类型的图像ID列表,并将其保存到一个txt文件中。 具体来说,`os.path.join(VOCdevkit_path, 'ImageSets/Main/%s.txt' %(year, image_set))` 用来构造图像ID列表所在的文件路径,其中`VOCdevkit_path`是VOC数据集所在的文件夹路径,`year`表示年份,`image_set`表示数据集类型(如train、val等)。`open()`函数打开该文件并读取其中的内容,`.strip()`函数用来去除读取的内容中的空白字符,`.split()`函数用来将读取的内容按空白字符分割为一个列表,其中每个元素表示一个图像ID。 然后,`'%s_%s.txt'%(year, image_set)`用来构造保存图像ID列表的txt文件的文件名。`'w'`表示以写入模式打开该文件,`encoding='utf-8'`表示使用UTF-8编码保存文件内容。最后,将读取的图像ID列表写入到该文件中。

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解释以下代码:def cv_model(clf, train_x, train_y, test_x, clf_name): folds = 5 seed = 2021 kf = KFold(n_splits=folds, shuffle=True, random_state=seed) test = np.zeros((test_x.shape[0],4)) cv_scores = [] onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) for i, (train_index, valid_index) in enumerate(kf.split(train_x, train_y)): print('************************************ {} ************************************'.format(str(i+1))) trn_x, trn_y, val_x, val_y = train_x.iloc[train_index], train_y[train_index], train_x.iloc[valid_index], train_y[valid_index] if clf_name == "lgb": train_matrix = clf.Dataset(trn_x, label=trn_y) valid_matrix = clf.Dataset(val_x, label=val_y) params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'multiclass', 'num_class': 4, 'num_leaves': 2 ** 5, 'feature_fraction': 0.8, 'bagging_fraction': 0.8, 'bagging_freq': 4, 'learning_rate': 0.1, 'seed': seed, 'nthread': 28, 'n_jobs':24, 'verbose': -1, } model = clf.train(params, train_set=train_matrix, valid_sets=valid_matrix, num_boost_round=2000, verbose_eval=100, early_stopping_rounds=200) val_pred = model.predict(val_x, num_iteration=model.best_iteration) test_pred = model.predict(test_x, num_iteration=model.best_iteration) val_y=np.array(val_y).reshape(-1, 1) val_y = onehot_encoder.fit_transform(val_y) print('预测的概率矩阵为:') print(test_pred) test += test_pred score=abs_sum(val_y, val_pred) cv_scores.append(score) print(cv_scores) print("%s_scotrainre_list:" % clf_name, cv_scores) print("%s_score_mean:" % clf_name, np.mean(cv_scores)) print("%s_score_std:" % clf_name, np.std(cv_scores)) test=test/kf.n_splits return test

x_train = train.drop(['id','label'], axis=1) y_train = train['label'] x_test=test.drop(['id'], axis=1) def abs_sum(y_pre,y_tru): y_pre=np.array(y_pre) y_tru=np.array(y_tru) loss=sum(sum(abs(y_pre-y_tru))) return loss def cv_model(clf, train_x, train_y, test_x, clf_name): folds = 5 seed = 2021 kf = KFold(n_splits=folds, shuffle=True, random_state=seed) test = np.zeros((test_x.shape[0],4)) cv_scores = [] onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) for i, (train_index, valid_index) in enumerate(kf.split(train_x, train_y)): print('************************************ {} ************************************'.format(str(i+1))) trn_x, trn_y, val_x, val_y = train_x.iloc[train_index], train_y[train_index], train_x.iloc[valid_index], train_y[valid_index] if clf_name == "lgb": train_matrix = clf.Dataset(trn_x, label=trn_y) valid_matrix = clf.Dataset(val_x, label=val_y) params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'multiclass', 'num_class': 4, 'num_leaves': 2 ** 5, 'feature_fraction': 0.8, 'bagging_fraction': 0.8, 'bagging_freq': 4, 'learning_rate': 0.1, 'seed': seed, 'nthread': 28, 'n_jobs':24, 'verbose': -1, } model = clf.train(params, train_set=train_matrix, valid_sets=valid_matrix, num_boost_round=2000, verbose_eval=100, early_stopping_rounds=200) val_pred = model.predict(val_x, num_iteration=model.best_iteration) test_pred = model.predict(test_x, num_iteration=model.best_iteration) val_y=np.array(val_y).reshape(-1, 1) val_y = onehot_encoder.fit_transform(val_y) print('预测的概率矩阵为:') print(test_pred) test += test_pred score=abs_sum(val_y, val_pred) cv_scores.append(score) print(cv_scores) print("%s_scotrainre_list:" % clf_name, cv_scores) print("%s_score_mean:" % clf_name, np.mean(cv_scores)) print("%s_score_std:" % clf_name, np.std(cv_scores)) test=test/kf.n_splits return test def lgb_model(x_train, y_train, x_test): lgb_test = cv_model(lgb, x_train, y_train, x_test, "lgb") return lgb_test lgb_test = lgb_model(x_train, y_train, x_test) 这段代码运用了什么学习模型

import pickle import numpy as np import os # from scipy.misc import imread def load_CIFAR_batch(filename): with open(filename, 'rb') as f: datadict = pickle.load(f, encoding='bytes') X = datadict[b'data'] Y = datadict[b'labels'] X = X.reshape(10000, 3, 32, 32).transpose(0, 2, 3, 1).astype("float") Y = np.array(Y) return X, Y def load_CIFAR10(ROOT): xs = [] ys = [] for b in range(1, 2): f = os.path.join(ROOT, 'data_batch_%d' % (b,)) X, Y = load_CIFAR_batch(f) xs.append(X) ys.append(Y) Xtr = np.concatenate(xs) Ytr = np.concatenate(ys) del X, Y Xte, Yte = load_CIFAR_batch(os.path.join(ROOT, 'test_batch')) return Xtr, Ytr, Xte, Yte def get_CIFAR10_data(num_training=5000, num_validation=500, num_test=500): cifar10_dir = r'D:\daima\cifar-10-python\cifar-10-batches-py' X_train, y_train, X_test, y_test = load_CIFAR10(cifar10_dir) print(X_train.shape) mask = range(num_training, num_training + num_validation) X_val = X_train[mask] y_val = y_train[mask] mask = range(num_training) X_train = X_train[mask] y_train = y_train[mask] mask = range(num_test) X_test = X_test[mask] y_test = y_test[mask] mean_image = np.mean(X_train, axis=0) X_train -= mean_image X_val -= mean_image X_test -= mean_image X_train = X_train.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_val = X_val.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_test = X_test.transpose(0, 3, 1, 2).copy() return { 'X_train': X_train, 'y_train': y_train, 'X_val': X_val, 'y_val': y_val, 'X_test': X_test, 'y_test': y_test, } def load_models(models_dir): models = {} for model_file in os.listdir(models_dir): with open(os.path.join(models_dir, model_file), 'rb') as f: try: models[model_file] = pickle.load(f)['model'] except pickle.UnpicklingError: continue return models这是一个加载cifar10数据集的函数,如何修改使其能加载mnist数据集,不使用TensorFlow

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