def load_images_and_labels(dataset_dir, image_size): images = [] labels = [] class_labels = os.listdir(dataset_dir) for i, class_label in enumerate(class_labels): class_dir = os.path.join(dataset_dir, class_label) for image_file in os.listdir(class_dir): image_path = os.path.join(class_dir, image_file) image = Image.open(image_path).convert('RGB') image = image.resize(image_size) image = np.array(image) images.append(image) labels.append(i) images = np.array(images) labels = np.array(labels) return images, labels
时间: 2024-03-29 11:36:40 浏览: 25
这段代码的作用是什么?
这段代码定义了一个函数load_images_and_labels,用于加载指定目录下的图像和标签数据。函数的参数包括dataset_dir和image_size,其中dataset_dir表示图像数据所在的目录,image_size表示图像的尺寸。函数返回两个numpy数组,分别为images和labels,分别表示图像数据和对应的标签数据。
具体实现过程为,首先通过os.listdir函数获取dataset_dir下的所有子目录,每个子目录表示一个类别。然后遍历每个子目录,读取该目录下的所有图像文件,并将其转换为RGB格式、调整大小为image_size,并转换为numpy数组。同时,将该图像对应的标签记录在labels数组中,并用整数表示类别。最后,将所有图像和标签数据分别存储在numpy数组images和labels中,并返回这两个数组。
相关问题
train_labels = categorical(train_dataset(:,end))
这段代码是将训练数据集的最后一列(假设是标签列)转换成分类变量。具体来说,它使用MATLAB中的categorical函数将标签列转换成分类向量。分类向量是一种特殊的向量,其中每个元素都属于一定的类别(category),并且每个类别都有一个唯一的整数编码。这种编码方式可以在后续的机器学习算法中使用。
y_train = train_loader.dataset.train_labels.numpy()
`y_train = train_loader.dataset.train_labels.numpy()` 这行代码将训练数据集的标签转换为 NumPy 数组并赋值给变量 `y_train`。
在这行代码中,`train_loader` 是一个数据加载器对象,`train_loader.dataset` 是该加载器对应的数据集对象。`train_labels` 是数据集对象中的一个属性,它代表训练数据集的标签。
`numpy()` 是一个 NumPy 数组的方法,它将 PyTorch 张量(tensor)对象转换为 NumPy 数组。
通过这行代码,将训练数据集的标签转换为 NumPy 数组,并将结果赋值给变量 `y_train`。你可以在后续的代码中使用 `y_train` 来处理或分析训练数据集的标签数据。
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