self.tour_labels = ['τ$_{{{}}}$'.format(i) for i in range(len(self.tours))]，如何其变成斜体

你可以使用 LaTeX 的 \textit 命令将标签变成斜体，例如：

self.tour_labels = ['${\\textit{τ}}_{\\textit{'+str(i)+'}}$' for i in range(len(self.tours))]

这里使用了字符串格式化来将索引 i 转换为字符串并插入到标签中。然后用 LaTeX 命令 \textit 将 τ 变成斜体。注意，在 LaTeX 中使用斜体需要使用反斜杠转义，因此我们使用两个反斜杠来插入反斜杠。

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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。

seq_segment = [0] * len(fact_tokens_) seq_idx = self.tokenizer.convert_tokens_to_ids(fact_tokens_) seq_padding = [0] * (self.max_seq_len - len(seq_idx)) seq_mask = [1] * len(seq_idx) + seq_padding seq_idx = seq_idx + seq_padding seq_segment = seq_segment + seq_padding assert len(seq_idx) == self.max_seq_len assert len(seq_mask) == self.max_seq_len assert len(seq_segment) == self.max_seq_len token_id_full.append(seq_idx) token_id_full.append(seq_mask) token_id_full.append(seq_segment) labels_num = len(self.labels2id) labels_tensor = torch.FloatTensor(labels_num).fill_(0) if self.inference == False: for label in labels: labels_tensor[self.labels2id[label]] = 1 token_id_full.append(labels_tensor) contens.append(token_id_full) return contens

这段代码是用于准备模型的输入数据的。首先将输入的文本转换为token序列，然后对序列进行padding操作，使其长度为固定的max_seq_len。接着生成对应的mask和segment，将它们和token序列一起作为模型的输入。最后，如果是训练模式，则将标签转换为one-hot向量，作为模型的输出。整个过程将所有文本的数据整合在一起返回。