如何用一个txt文件（rec_gt_train.txt）记录图片路径和标签

在一个名为"rec_gt_train.txt"的文本文件中，通常用于存储图像识别训练数据，每个条目会包含两部分信息：图片的绝对路径和对应的标签。这种格式常见于许多机器学习框架的标注文件中，如TensorFlow和PyTorch的数据集描述。

每行的格式通常是这样的：

图片路径1: 标签1
图片路径2: 标签2
...
图片路径n: 标签n

例如：

/data/images/dog_001.jpg: dog
/data/images/cat_002.jpg: cat
/data/images/car_003.jpg: vehicle

这里的`dog_001.jpg`, `cat_002.jpg`, 和 `car_003.jpg` 是图片的路径，`dog`, `cat`, 和 `vehicle` 是对应图片的标签。

为了读取这个文件并处理成适合模型训练的数据结构，你可以用Python编写脚本，比如使用csv库，如下所示：

import csv

with open('rec_gt_train.txt', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file, delimiter=':')
    images_labels = [row for row in reader]

# 将数据转换为列表，其中每个元素是一个元组，第一个元素是图片路径，第二个元素是标签
image_paths = [item[0] for item in images_labels]
labels = [item[1] for item in images_labels]

# 现在你可以将images_paths和labels分别作为输入和目标数据传递给训练函数