def test_save_csv(self, test_images_name, test_reports_name, test_ground_truths_name, test_metrics_value, test_metrics_key): f = open('test_iu_1_1_rl.csv', mode='w', encoding='utf-8', newline="")#mimic_cxr_tl_rl writer = csv.writer(f) header = ['test_images_id', 'test_predict', 'test_truth'] + list(test_metrics_key) writer.writerow(header) with tqdm(desc='test_save_csv - test_iu_1_rl', unit='it', total=len(test_images_name)) as pbar: for i in range(len(test_images_name)): writer.writerow( [test_images_name[i], test_reports_name[i], test_ground_truths_name[i]] + list( test_metrics_value[i])) pbar.update()

这段代码是用来保存测试结果到CSV文件中的。函数的参数包括测试图像的名称、测试报告的名称、测试结果的名称、测试指标值和测试指标的键。函数使用Python标准库中的CSV模块来创建CSV文件，并将测试结果写入文件中。在循环中，函数将每个测试图像的名称、测试报告的名称、测试结果的名称和测试指标值写入CSV文件中。最后，函数使用tqdm库创建一个进度条来显示写入CSV文件的进度。

相关问题

解释python代码ground_truth = np.concatenate(self.ground_truths, 0)

好的，我可以解释这段Python代码。首先，我们需要了解`np.concatenate()`函数是将多个数组拼接在一起，然后返回一个新数组。在这个代码段中，`self.ground_truths`是一个数组列表。 `0`作为`axis`参数传递给`concatenate()`函数表示沿着第一个轴拼接这些数组。通过执行`np.concatenate(self.ground_truths, 0)`，我们将`self.ground_truths`数组列表中的所有数组沿着第一个轴拼接成一个新数组，并将其赋值给`ground_truth`变量。所以，`ground_truth`现在是一个以`self.ground_truths`中所有数组为行的单个数组。

File "C:\Users\ljy\Documents\Tencent Files\873475031\FileRecv\第四次作业-CNN分类\第四次作业-CNN分类\20230526 基于ResNet-34的船舶数据分类代码\code\test.py", line 44, in main ground_truths = [int(class_indict_reverse[x.split('/')[-2]]) File "C:\Users\ljy\Documents\Tencent Files\873475031\FileRecv\第四次作业-CNN分类\第四次作业-CNN分类\20230526 基于ResNet-34的船舶数据分类代码\code\test.py", line 44, in <listcomp> ground_truths = [int(class_indict_reverse[x.split('/')[-2]])

这个错误提示显示在文件 `test.py` 的第 44 行，这一行代码是将图像文件的路径进行分割，取出其所属的类别，并将其转换为整数类型。具体来说，代码中使用了 `split()` 方法将路径进行分割，并通过索引 `-2` 取出了路径中倒数第二个元素，也就是类别名称。然后，根据这个类别名称在 `class_indict_reverse` 这个字典中查找对应的整数标签，并存储到 `ground_truths` 列表中。

根据错误提示，这个错误可能是由于 `x.split('/')[-2]` 这个表达式无法正确地提取出类别名称，导致在 `class_indict_reverse` 字典中找不到对应的标签。您需要检查一下输入的图像路径是否正确，并确保 `class_indict_reverse` 字典中包含了所有类别名称和对应的标签。