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。

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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)))详细解析

这段代码是用来从txt_filelist文件中读取文件路径，并进行过滤的，具体的解析如下：

1. 使用with关键字打开txt_filelist文件，并赋值给变量f；
2. 使用read()方法读取文件中的内容，并使用splitlines()方法将文件内容按行分割成一个列表；
3. 使用len()方法获取读取到的文件路径列表的长度，并将其赋值给变量l1；
4. 调用_filter_relpaths()方法对文件路径列表进行过滤，并将过滤后的结果保存在变量self.relpaths中；
5. 在控制台输出过滤前和过滤后文件路径列表的长度差值，即被过滤掉的文件数量。
6. 执行完with代码块后，文件f将自动关闭。

其中，_filter_relpaths()方法是该类的一个私有方法，用于对文件路径进行过滤，具体实现方式可能与具体的数据集以及应用场景有关，这里无法确定。

self.datadir = os.path.join(self.root, "data") self.txt_filelist = os.path.join(self.root, "filelist.txt") self.expected_length = 1281167 self.random_crop = retrieve(self.config, "ImageNetTrain/random_crop", default=True)解析

这段代码是Python中的一个类的初始化方法中的一部分。该类的作用是用于加载ImageNet数据集，并提供对数据集的访问方法。其中，代码的具体含义如下：

- 第一行代码定义了一个变量datadir，用于存储数据集文件的目录路径。其中，self.root是类的初始化方法中传入的参数，表示数据集的根目录路径。
- 第二行代码定义了一个变量txt_filelist，用于存储数据集文件列表的文件路径。该文件包含了数据集中所有图像文件的路径信息。
- 第三行代码定义了一个变量expected_length，用于存储数据集中图像文件的数量。该变量的值为1281167，是ImageNet数据集中图像文件的总数。
- 第四行代码定义了一个变量random_crop，表示是否进行随机裁剪。该变量的值从类的配置信息中读取，默认值为True。

总的来说，这段代码是用于初始化ImageNet数据集对象的属性，方便后续对数据集进行访问和操作。