self.label_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_lab"))))

时间: 2024-03-19 12:40:15 浏览: 131
GZ

org.Hs.eg.db_3.5.0.tar.gz下载一直报错

这段代码与上一段代码类似，不同之处在于它获取的是符合 "GB_data/Real/noise_data/{Noise}/train_lab/*_lab.npy" 模式的文件路径，将它们存储在类的属性 label_paths 中。其中，{Noise} 是一个变量，表示噪声类型。该代码段的作用是为后续的数据加载和处理过程提供必要的标签文件路径。
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Path source = Paths.get("path_to_source_file"); Path target = Paths.get("path_to_target_file"); try { Files.move(source, target, StandardCopyOption.REPLACE_EXISTING); } catch (IOException e) { ...

self.input_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_train.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_data")))) self.label_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_lab")))) self.name = os.path.basename(root)

这是一个 Python 类的初始化函数，它接收一个参数 root，并利用 glob 和 os 模块来获取该路径下的文件路径，并将它们存储在类的属性 input_paths 和 label_paths 中。其中，input_paths 保存的是符合 "GB_data/Real/...

class Dataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, root): self.root = root if not os.path.exists(self.root): raise Exception("[!] {} not exists.".format(root)) #sort file names self.input_paths = sorted(glob(os.path.join(self.root, '{}/*_train.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/"+Noise+"/train_data")))) self.label_paths = sorted(glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/"+Noise+"/train_lab")))) self.name = os.path.basename(root) #print(self.input_paths) #print(self.label_paths) if len(self.input_paths) == 0 or len(self.label_paths) == 0: raise Exception("No signal/labels are found in {}".format(self.root))这段代码的详细意思

然后通过 glob 函数和 os.path.join 函数获取输入数据和标签数据的文件路径，并按照文件名排序，将排序后的路径存储在 self.input_paths 和 self.label_paths 中。其中，输入数据文件名以 _train.npy 结尾...

class Dataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, root): self.root = root if not os.path.exists(self.root): raise Exception("[!] {} not exists.".format(root)) # sort file names 文件名排序 self.input_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_train.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_data")))) self.label_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_lab")))) self.name = os.path.basename(root) # print(self.input_paths) # print(self.label_paths) if len(self.input_paths) == 0 or len(self.label_paths) == 0: raise Exception("No signal/labels are found in {}".format(self.root)) def __getitem__(self, index): Signal = np.load(self.input_paths[index]) Signal = Normalization(Signal) Label = np.load(self.label_paths[index]) return Signal, Label def __len__(self): return len(self.input_paths)代码的意思

然后，使用 glob 函数找到所有符合特定规律的文件，将其按文件名进行排序，并分别存储在 input_paths 和 label_paths 中。在 getitem 函数中，根据给定的 index 加载信号和标签数据，并对信号进行归一化处理，并返回...

class Dataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, root): self.root = root if not os.path.exists(self.root): raise Exception("[!] {} not exists.".format(root)) # 这个类的目的是为了读取数据集，如果数据集不存在，就无法读取，因此在构造函数中进行判断，可以保证后续的代码能够正常运行 # sort file names 文件名排序 self.input_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_train.mat'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_data")))) self.label_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.mat'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_lab")))) self.name = os.path.basename(root) # print(self.input_paths) # print(self.label_paths) if len(self.input_paths) == 0 or len(self.label_paths) == 0: raise Exception("No signal/labels are found in {}".format(self.root))

在构造函数__init__中，接收一个参数root，表示数据集的根目录。如果数据集不存在，就会抛出异常。然后使用glob函数获取数据集中所有训练数据文件的路径，并对文件名进行排序。接着，获取与训练数据对应的标签文件的...

class PairDataset(BaseDataset): def initialize(self, opt): self.opt = opt self.root = opt.dataroot self.dir_A = os.path.join(opt.dataroot, opt.phase + 'A') self.dir_B = os.path.join(opt.dataroot, opt.phase + 'B') self.A_paths = make_dataset(self.dir_A) self.B_paths = make_dataset(self.dir_B) self.A_paths = sorted(self.A_paths) self.B_paths = sorted(self.B_paths) self.A_size = len(self.A_paths) self.B_size = len(self.B_paths)

然后，使用os.path.join方法将数据根目录opt.dataroot与阶段名称opt.phase和后缀A或B连接起来，得到文件夹A和B的路径。 接下来，使用make_dataset函数获取文件夹A和B中的文件路径，并分别保存在self.A_...

self.input_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_train.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_data"))))

具体来说，它会在指定的 self.root 目录下查找符合 "GB_data/Real/noise_data/{Noise}/train_data/*_train.npy" 这个模式的文件，并将它们的路径按照字母顺序排序后存储到 self.input_paths 列表中。其中，{Noise} ...

self.image_paths = sorted(os.listdir(os.path.join(root_dir, "images")))

这行代码是在一个Python程序中，它首先使用os.path.join()函数将root_dir与"images"拼接起来，形成一个含有图片文件的目录的路径。然后，os.listdir()函数列出了该目录下的所有文件和文件夹，返回一个列表。...

代码解析img_paths = glob.glob(os.path.join(self.img_path, defect_type) + "/*.png")

img_paths = glob.glob(os.path.join(self.img_path, self.defect_type) + "/*.png") return img_paths loader = ImageLoader("path/to/images", "defect_folder") images = loader.load_images() print(images) ...

修改以下代码使其能够输出模型预测结果： def open_image(self): file_dialog = QFileDialog() file_paths, _ = file_dialog.getOpenFileNames(self, "选择图片", "", "Image Files (*.png *.jpg *.jpeg)") if file_paths: self.display_images(file_paths) def preprocess_images(self, image_paths): data_transform = transforms.Compose([ transforms.CenterCrop(150), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) self.current_image_paths = [] images = [] for image_path in image_paths: image = Image.open(image_path) image = data_transform(image) image = torch.unsqueeze(image, dim=0) images.append(image) self.current_image_paths.append(image_path) return images def predict_images(self): if not self.current_image_paths: return for i, image_path in enumerate(self.current_image_paths): image = self.preprocess_image(image_path) output = self.model(image) predicted_class = self.class_dict[output.argmax().item()] self.result_labels[i].setText(f"Predicted Class: {predicted_class}") self.progress_bar.setValue((i+1)*20) def display_images(self, image_paths): for i, image_path in enumerate(image_paths): image = QImage(image_path) image = image.scaled(300, 300, Qt.KeepAspectRatio) if i == 0: self.image_label_1.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 1: self.image_label_2.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 2: self.image_label_3.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 3: self.image_label_4.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 4: self.image_label_5.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))

file_paths, _ = file_dialog.getOpenFileNames(self, "选择图片", "", "Image Files (*.png *.jpg *.jpeg)") if file_paths: self.display_images(file_paths) def preprocess_images(self, image_paths): ...

img_paths = glob.glob(os.path.join(label_dir, '*.png'))

这是一个 Python 代码片段，用于获取指定目录下所有以 .png 结尾的文件的路径。glob 模块提供了一个函数 glob，它可以根据指定的规则匹配文件路径。os.path.join 函数用于拼接路径。

如果只处理Excel文件该怎么修改file_paths = glob.glob(os.path.join(folder_path, "*"))这段代码

file_paths = glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.xlsx")) 这样就只会匹配文件名后缀为.xlsx的Excel文件，而不会包括其他类型的文件。如果还要处理.xls文件，可以将参数修改为"*.xls*"。
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