试着解释下下面的代码images = [os.path.join(cla_path, i) for i in os.listdir(cla_path) if os.path.splitext(i)[-1] in images_format]

时间: 2024-06-04 17:07:35 浏览: 23
这段代码是用来获取指定路径下的所有特定格式的图片文件名列表的。具体来说,它使用了 Python 中的 os 模块来操作文件系统,包括列出目录中的所有文件和子目录,获取文件名和扩展名等等。代码中的 cla_path 是指定的路径,而 images_format 是一个包含允许的图片格式的列表,如 [".jpg", ".jpeg", ".png"]。代码首先使用 os.listdir(cla_path) 来列出 cla_path 目录下的所有文件和子目录,然后使用列表推导式 (list comprehension) 来筛选出所有符合条件的图片文件名,最终将它们存储在 images 列表中。其中,os.path.splitext(i)[-1] 用来获取文件名 i 的扩展名,如果它在 images_format 中,就说明这个文件是一张图片文件。
相关问题

尝试解释下面的代码images = [os.path.join(cla_path, i) for i in os.listdir(cla_path) if os.path.splitext(i)[-1] in images_format]

这段代码使用了列表推导式(list comprehension),用于获取指定路径下特定格式的图片文件的绝对路径。 具体来说,代码中的 `os.listdir(cla_path)` 返回指定目录 `cla_path` 中所有文件和子目录的名称列表。然后通过循环遍历该列表,使用 `os.path.join()` 函数将 `cla_path` 和每个文件名拼接起来,得到文件的绝对路径。同时,使用 `os.path.splitext(i)[-1]` 获取文件名的扩展名,并判断是否为指定的图片格式(`images_format` 变量),如果是,则将该文件的绝对路径加入到列表 `images` 中。 因此,最终 `images` 列表中存储的是指定目录中所有符合要求的图片文件的绝对路径。

data_class_RCS = [cla for cla in os.listdir(train_dir_RCS) if os.path.isdir(os.path.join(train_dir_RCS, cla))]

这段代码的作用是获取指定目录`train_dir_RCS`下的所有子目录,然后将这些子目录名存储在`data_class_RCS`列表中。具体来说,列表推导式`[cla for cla in os.listdir(train_dir_RCS) if os.path.isdir(os.path.join(train_dir_RCS, cla))]`中,`os.listdir(train_dir_RCS)`返回`train_dir_RCS`目录下的所有文件和子目录的名称,然后通过`if`语句判断是否是一个子目录,最后将子目录名添加到`data_class_RCS`列表中。

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给下面这段代码每行注释import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms from model import resnet34 def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image # 指向需要遍历预测的图像文件夹 imgs_root = "../dataset/val" assert os.path.exists(imgs_root), f"file: '{imgs_root}' dose not exist." # 读取指定文件夹下所有jpg图像路径 img_path_list = [os.path.join(imgs_root, i) for i in os.listdir(imgs_root) if i.endswith(".jpg")] # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), f"file: '{json_path}' dose not exist." json_file = open(json_path, "r") class_indict = json.load(json_file) # create model model = resnet34(num_classes=16).to(device) # load model weights weights_path = "./newresNet34.pth" assert os.path.exists(weights_path), f"file: '{weights_path}' dose not exist." model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device)) # prediction model.eval() batch_size = 8 # 每次预测时将多少张图片打包成一个batch with torch.no_grad(): for ids in range(0, len(img_path_list) // batch_size): img_list = [] for img_path in img_path_list[ids * batch_size: (ids + 1) * batch_size]: assert os.path.exists(img_path), f"file: '{img_path}' dose not exist." img = Image.open(img_path) img = data_transform(img) img_list.append(img) # batch img # 将img_list列表中的所有图像打包成一个batch batch_img = torch.stack(img_list, dim=0) # predict class output = model(batch_img.to(device)).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=1) probs, classes = torch.max(predict, dim=1) for idx, (pro, cla) in enumerate(zip(probs, classes)): print("image: {} class: {} prob: {:.3}".format(img_path_list[ids * batch_size + idx], class_indict[str(cla.numpy())], pro.numpy())) if __name__ == '__main__': main()

这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if __name__ == '__main__': main()”,改为对指定文件夹下的左右文件进行预测,并绘制混淆矩阵

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