注释以下代码”import os import tarfile from torchvision.datasets import ImageFolder from torchvision.datasets.utils import download_url, check_integrity __all__ = ['CUB2011Metric'] class CUB2011(ImageFolder): image_folder = 'CUB_200_2011/images' base_folder = 'CUB_200_2011/' url = 'http://www.vision.caltech.edu/visipedia-data/CUB-200-2011/CUB_200_2011.tgz' filename = 'CUB_200_2011.tgz' tgz_md5 = '97eceeb196236b17998738112f37df78' checklist = [ ['001.Black_footed_Albatross/Black_Footed_Albatross_0001_796111.jpg', '4c84da568f89519f84640c54b7fba7c2'], ['002.Laysan_Albatross/Laysan_Albatross_0001_545.jpg', 'e7db63424d0e384dba02aacaf298cdc0'], ['198.Rock_Wren/Rock_Wren_0001_189289.jpg', '487d082f1fbd58faa7b08aa5ede3cc00'], ['200.Common_Yellowthroat/Common_Yellowthroat_0003_190521.jpg', '96fd60ce4b4805e64368efc32bf5c6fe'] ]

这段代码定义了一个名为`CUB2011Metric`的类，它继承自`ImageFolder`类。这个类用于加载CUB-200-2011数据集，并提供了一些用于检查数据集完整性的方法。

首先，导入了一些必要的库和模块：`os`用于处理文件和路径，`tarfile`用于解压缩压缩文件，`ImageFolder`用于创建图像文件夹数据集，`download_url`和`check_integrity`用于下载和检查文件完整性。

在类的定义中，指定了一些静态变量：
- `image_folder`：图像文件夹的路径。
- `base_folder`：基础文件夹的路径。
- `url`：数据集的下载链接。
- `filename`：下载的压缩文件名。
- `tgz_md5`：压缩文件的MD5校验和。

还定义了一个检查列表`checklist`，其中包含了一些图像文件相对路径和对应的MD5校验和。这些信息将用于检查下载的数据集文件是否完整。

类继承了`ImageFolder`类，并没有定义额外的方法或重写父类的方法。因此，这个类的主要作用是加载CUB-200-2011数据集，并提供了一些用于检查数据集完整性的方法。

相关问题

import os, yaml, pickle, shutil, tarfile, glob import cv2 import albumentations import PIL import numpy as np import torchvision.transforms.functional as TF from omegaconf import OmegaConf from functools import partial from PIL import Image from tqdm import tqdm from torch.utils.data import Dataset, Subset import taming.data.utils as tdu from taming.data.imagenet import str_to_indices, give_synsets_from_indices, download, retrieve from taming.data.imagenet import ImagePaths from ldm.modules.image_degradation import degradation_fn_bsr, degradation_fn_bsr_light 解释

这段代码是 Python 中的一些导入语句，它们用于导入一些常用的库和模块，以便在后续的代码中使用它们。具体来说：

- os：提供了访问操作系统功能的接口，如文件系统、进程管理等。
- yaml：提供了读取和写入 YAML 格式文件的功能。
- pickle：提供了将 Python 对象序列化和反序列化的功能。
- shutil：提供了高级的文件操作功能，如复制、移动、删除等。
- tarfile：提供了访问 tar 文件的功能。
- glob：提供了匹配文件路径的功能。
- cv2：OpenCV 库，提供了计算机视觉相关的功能，如图像处理、计算机视觉算法等。
- albumentations：提供了数据增强相关的功能，如随机裁剪、旋转、缩放等。
- PIL：Python Imaging Library，提供了图像处理相关的功能，如图像缩放、旋转、裁剪等。
- numpy：提供了高性能的数值计算功能。
- torchvision.transforms.functional：提供了图像变换的功能，如旋转、裁剪、翻转等。
- OmegaConf：提供了配置文件的读取和解析功能。
- partial：提供了创建一个新函数的功能，该新函数是原函数的一个部分应用。
- Image：PIL 库中的一个类，用于表示图像。
- tqdm：提供了进度条功能，用于显示任务执行的进度。
- Dataset：PyTorch 中的一个抽象类，用于表示数据集。
- Subset：PyTorch 中的一个类，用于表示数据集的子集。
- taming.data.utils：taming data 包中的一个模块，提供了一些数据处理相关的函数。
- taming.data.imagenet：taming data 包中的一个模块，提供了 ImageNet 数据集的相关函数。
- str_to_indices：将 ImageNet 数据集中的类别名称转换为对应的类别索引。
- give_synsets_from_indices：根据 ImageNet 类别索引获取对应的 synset。
- download：下载 ImageNet 数据集。
- retrieve：从 ImageNet 数据集中提取图像。
- ImagePaths：表示 ImageNet 数据集中图像的路径。
- degradation_fn_bsr：图像降质函数，用于生成降质后的图像。
- degradation_fn_bsr_light：轻量级的图像降质函数。

torchvision.datasets.CIFAR10源码

以下是torchvision.datasets.CIFAR10的源码：

import torch.utils.data as data
from PIL import Image
import os
import os.path
import numpy as np
import pickle


class CIFAR10(data.Dataset):
    """`CIFAR10 <https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html>`_ Dataset.

    Args:
        root (string): Root directory of dataset where directory
            ``cifar-10-batches-py`` exists or will be downloaded to if download is set to True.
        train (bool, optional): If True, creates dataset from training set, otherwise
            creates from test set.
        transform (callable, optional): A function/transform that takes in an PIL image
            and returns a transformed version. E.g, ``transforms.RandomCrop``
        target_transform (callable, optional): A function/transform that takes in the
            target and transforms it.

    Returns:
        tuple: (image, target) where target is index of the target class.
    """

    base_folder = 'cifar-10-batches-py'
    url = "https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz"
    filename = "cifar-10-python.tar.gz"
    tgz_md5 = 'c58f30108f718f92721af3b95e74349a'
    train_list = [
        ['data_batch_1', 'c99cafc152244af753f735de768cd75f'],
        ['data_batch_2', 'd4bba439e000b95fd0a9bffe97cbabec'],
        ['data_batch_3', '54ebc095f3ab1f03828d0aae7e51cd9d'],
        ['data_batch_4', '634d18415352ddfa80567beed471001a'],
        ['data_batch_5', '482c414d41f54cd18b22e5b47cb7c3cb'],
    ]

    test_list = [
        ['test_batch', '40351d587109b95175f43aff81a1287e'],
    ]

    def __init__(self, root, train=True,
                 transform=None, target_transform=None,
                 download=False):
        self.root = os.path.expanduser(root)
        self.transform = transform
        self.target_transform = target_transform
        self.train = train  # training set or test set

        if download:
            self.download()

        if not self._check_integrity():
            raise RuntimeError('Dataset not found or corrupted.' +
                               ' You can use download=True to download it')

        if self.train:
            downloaded_list = self.train_list
        else:
            downloaded_list = self.test_list

        self.data = []
        self.targets = []

        # now load the picked numpy arrays
        for file_name, checksum in downloaded_list:
            file_path = os.path.join(self.root, self.base_folder, file_name)
            with open(file_path, 'rb') as f:
                if 'meta' in file_name:
                    data_dict = pickle.load(f, encoding='latin1')
                    self.classes = data_dict['label_names']
                else:
                    data_dict = pickle.load(f, encoding='latin1')
                    self.data.append(data_dict['data'])
                    self.targets.extend(data_dict['labels'])

        self.data = np.vstack(self.data).reshape(-1, 3, 32, 32)
        self.data = self.data.transpose((0, 2, 3, 1))  # convert to HWC

    def __getitem__(self, index):
        """
        Args:
            index (int): Index

        Returns:
            tuple: (image, target) where target is index of the target class.
        """
        img, target = self.data[index], self.targets[index]

        # doing this so that it is consistent with all other datasets
        # to return a PIL Image
        img = Image.fromarray(img)

        if self.transform is not None:
            img = self.transform(img)

        if self.target_transform is not None:
            target = self.target_transform(target)

        return img, target

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def _check_integrity(self):
        root = self.root
        for fentry in (self.train_list + self.test_list):
            filename, md5 = fentry[0], fentry[1]
            fpath = os.path.join(root, self.base_folder, filename)
            if not check_integrity(fpath, md5):
                return False
        return True

    def download(self):
        import tarfile

        if self._check_integrity():
            print('Files already downloaded and verified')
            return

        download_url(self.url, self.root, self.filename, self.tgz_md5)

        # extract file
        with tarfile.open(os.path.join(self.root, self.filename), "r:gz") as tar:
            tar.extractall(path=self.root)

        print('Done!')


class CIFAR100(CIFAR10):
    """`CIFAR100 <https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html>`_ Dataset.

    This is a subclass of the `CIFAR10` Dataset.
    """

    base_folder = 'cifar-100-python'
    url = "https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-100-python.tar.gz"
    filename = "cifar-100-python.tar.gz"
    tgz_md5 = 'eb9058c3a382ffc7106e4002c42a8d85'
    train_list = [
        ['train', '16019d7e3df5f24257cddd939b257f8d'],
    ]

    test_list = [
        ['test', 'f0ef6b0ae62326f3e7ffdfab6717acfc'],
    ]

    def __init__(self, root, train=True,
                 transform=None, target_transform=None,
                 download=False):
        super(CIFAR100, self).__init__(root, train=train,
                                       transform=transform,
                                       target_transform=target_transform,
                                       download=download)

该代码定义了CIFAR10和CIFAR100数据集的类，这些数据集是用于图像分类任务的标准数据集之一。每个数据集都有一个训练集和一个测试集，每个图像都有一个标签，表示它所属的类别。

这些类继承自torch.utils.data.Dataset类，并实现了__getitem__和__len__方法。它们还提供了下载和检查数据集完整性的方法。

在初始化阶段，数据集从pickle文件中加载数据和标签，并将其存储在self.data和self.targets中。__getitem__方法返回图像和标签的元组，__len__方法返回数据集中图像的数量。