file_dir=='D:\\A学习\\Apython\\unet\\datasets\\before\\10_jpg_Label.tar'；tar_list = glob.glob(file_dir + r'/*.tar') tar_list为空列表

据提供的引用内容，无法回答你的问题。但是可以看出，代码中没有涉及到`file_dir=='D:\\A学习\\Apython\\unet\\datasets\\before\\10_jpg_Label.tar'`和`tar_list`的定义和赋值，因此无法判断`tar_list`为空列表的原因。建议提供更多相关信息或代码。

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base_dir = 'C:\\Users\\dell\\Desktop\\U\\Unet3-Plus-main\\Unet3+' os.chmod(base_dir, 0o755) x_train = os.path.join(base_dir, "image") y_train = os.path.join(base_dir, 'label') if isinstance(x_train,str): x_train = np.loadtxt(x_train).astype(np.float64) y_train = np.loadtxt(y_train).astype(np.float64) else: x_train = x_train.astype(np.float64) y_train = y_train.astype(np.float64)修改代码能成功运行

这段代码可能会存在一些问题，需要根据具体情况进行修改。但根据我理解，可能需要进行以下修改：

1. 将路径中的 "\\" 改为 "/"，因为在 Python 中 "\\" 是转义字符，可能会导致路径无法正确识别。

2. 使用 os 模块中的函数读取文件，而不是使用 np.loadtxt() 函数。可以使用 os.listdir() 函数获取文件列表，再使用 np.load() 函数加载每个文件。

3. 对于读取的数据，需要进行归一化等预处理操作，才能用于训练模型。可以使用 sklearn.preprocessing 模块中的函数进行处理。

根据以上修改，可以得到如下代码：

import os
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

base_dir = 'C:/Users/dell/Desktop/U/Unet3-Plus-main/Unet3+'
os.chmod(base_dir, 0o755)

x_train_dir = os.path.join(base_dir, "image")
y_train_dir = os.path.join(base_dir, 'label')

x_train_list = os.listdir(x_train_dir)
y_train_list = os.listdir(y_train_dir)

x_train = []
y_train = []

for x_file, y_file in zip(x_train_list, y_train_list):
    x_path = os.path.join(x_train_dir, x_file)
    y_path = os.path.join(y_train_dir, y_file)
    x_data = np.load(x_path)
    y_data = np.load(y_path)
    x_train.append(x_data)
    y_train.append(y_data)

x_train = np.array(x_train).astype(np.float64)
y_train = np.array(y_train).astype(np.float64)

scaler = MinMaxScaler()
x_train = scaler.fit_transform(x_train)
y_train = scaler.fit_transform(y_train)

base_dir = 'C:\\Users\\dell\\Desktop\\U\\Unet3-Plus-main\\Unet3+' x_train = os.path.join(base_dir, "image") y_train = os.path.join(base_dir, 'label') #DATASET_PATH = 'D:\pythonProject' #x_train, y_train = load_dataset(DATASET_PATH) # # image = cv2.imread(x_train, y_train,cv2.IMREAD_COLOR) # x_train = np.asarray(x_train) # y_train = np.asarray(y_train) # Normalizing data. x_train = (x_train - 127.5) / 127.5 y_train = (y_train - 127.5) / 127.5

这段代码中，`os.path.join()` 函数用于拼接路径字符串，将 `base_dir` 和 `"image"`、`"label"` 这两个目录名拼接成完整的文件路径。但是在后面的代码中，`x_train` 和 `y_train` 变量的类型仍然是字符串类型，不能直接用于读取图像数据。

要读取图像数据，需要使用 `cv2.imread()` 函数来读取图像文件，并将其转换为 NumPy 数组。同时，在读取图像数据之前，还需要对文件路径进行适当的处理，以确保文件路径的正确性。例如，在 Windows 系统中，需要使用双反斜杠来表示路径分隔符。

修改后的示例代码如下：

import os
import cv2
import numpy as np

# 定义数据集路径
base_dir = 'C:\\Users\\dell\\Desktop\\U\\Unet3-Plus-main\\Unet3+'
x_train_path = os.path.join(base_dir, 'image')
y_train_path = os.path.join(base_dir, 'label')

# 读取图像数据
x_train = cv2.imread(x_train_path, cv2.IMREAD_COLOR)
y_train = cv2.imread(y_train_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 数据归一化
x_train = (x_train - 127.5) / 127.5
y_train = (y_train - 127.5) / 127.5

这样，就可以正确读取图像数据，并将其转换为 NumPy 数组。同时，也可以根据具体需求选择不同的读取模式。