imgs_root = "C:/Users/18842/Desktop/Resnet/data_set/position_photos" assert os.path.exists(imgs_root), f"file: '{imgs_root}' dose not exist."

时间: 2024-02-04 16:04:17 浏览: 39
这段代码首先定义了一个变量`imgs_root`,它存储了图像数据集的根目录路径,即`C:/Users/18842/Desktop/Resnet/data_set/position_photos`。这个路径需要根据实际情况进行修改,确保它指向了正确的数据集目录。 接下来,代码使用了一个`assert`语句来检查这个路径是否存在。`assert`语句用于检查某个条件是否为真,如果为假,则会抛出一个`AssertionError`异常,中断程序的执行。在这段代码中,如果路径不存在,则会抛出`AssertionError`异常,并且打印出错误信息,即`file: '{imgs_root}' dose not exist.`。 这个检查过程通常用于确保程序的输入数据是正确的,可以避免在后续的处理过程中出现一些无法预料的错误。如果你在调试程序时发现程序中断在了`assert`语句处,那么你需要检查一下数据集目录是否正确,并且确保程序有足够的权限来访问这个目录。
相关问题

self.imgs_path = glob.glob(os.path.join(data_path, 'image/*.png'))

这行代码的作用是获取一个目录下所有.png格式的图片路径,并将这些路径存储在self.imgs_path这个列表变量中。 具体来说,os.path.join用于拼接目录路径,将data_path和'image/*.png'拼接为一个完整的目录路径。其中,'image/*.png'是一个通配符,表示所有以.png结尾的文件。 glob.glob()函数用于获取指定目录下所有匹配的文件路径,并以列表的形式返回这些路径。因此,这行代码最终得到的是一个包含所有.png格式图片路径的列表。

in FACE_FILE imgs_folder_path=os.listdir("alg/faceRec/data/faceData/")

Sorry, as an AI language model, I don't have access to your local files or directories. Can you please provide more context or information about the code you are working on so I can assist you better?

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给下面这段代码每行注释import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms from model import resnet34 def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image # 指向需要遍历预测的图像文件夹 imgs_root = "../dataset/val" assert os.path.exists(imgs_root), f"file: '{imgs_root}' dose not exist." # 读取指定文件夹下所有jpg图像路径 img_path_list = [os.path.join(imgs_root, i) for i in os.listdir(imgs_root) if i.endswith(".jpg")] # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), f"file: '{json_path}' dose not exist." json_file = open(json_path, "r") class_indict = json.load(json_file) # create model model = resnet34(num_classes=16).to(device) # load model weights weights_path = "./newresNet34.pth" assert os.path.exists(weights_path), f"file: '{weights_path}' dose not exist." model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device)) # prediction model.eval() batch_size = 8 # 每次预测时将多少张图片打包成一个batch with torch.no_grad(): for ids in range(0, len(img_path_list) // batch_size): img_list = [] for img_path in img_path_list[ids * batch_size: (ids + 1) * batch_size]: assert os.path.exists(img_path), f"file: '{img_path}' dose not exist." img = Image.open(img_path) img = data_transform(img) img_list.append(img) # batch img # 将img_list列表中的所有图像打包成一个batch batch_img = torch.stack(img_list, dim=0) # predict class output = model(batch_img.to(device)).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=1) probs, classes = torch.max(predict, dim=1) for idx, (pro, cla) in enumerate(zip(probs, classes)): print("image: {} class: {} prob: {:.3}".format(img_path_list[ids * batch_size + idx], class_indict[str(cla.numpy())], pro.numpy())) if __name__ == '__main__': main()

将下面代码简洁化:def split_dataset(img_path, target_folder_path, output_path): filename = [] total_imgs = os.listdir(img_path) #for root, dirs, files in os.walk(img_path): for img in total_imgs: filename.append(img) np.random.shuffle(filename) train = filename[:int(len(filename) * 0.9)] test = filename[int(len(filename) * 0.9):] out_images = os.path.join(output_path, 'imgs') if not os.path.exists(out_images): os.makedirs(out_images) out_images_train = os.path.join(out_images, 'training') if not os.path.exists(out_images_train): os.makedirs(out_images_train) out_images_test = os.path.join(out_images, 'test') if not os.path.exists(out_images_test): os.makedirs(out_images_test) out_annotations = os.path.join(output_path, 'annotations') if not os.path.exists(out_annotations): os.makedirs(out_annotations) out_annotations_train = os.path.join(out_annotations, 'training') if not os.path.exists(out_annotations_train): os.makedirs(out_annotations_train) out_annotations_test = os.path.join(out_annotations, 'test') if not os.path.exists(out_annotations_test): os.makedirs(out_annotations_test) for i in train: print(os.path.join(img_path, i)) print(os.path.join(out_images_train, i)) shutil.copyfile(os.path.join(img_path, i), os.path.join(out_images_train, i)) annotations_name = "gt_" + i[:-3] + 'txt' shutil.copyfile(os.path.join(target_folder_path, annotations_name), os.path.join(out_annotations_train, annotations_name)) for i in test: shutil.copyfile(os.path.join(img_path, i), os.path.join(out_images_test, i)) annotations_name = "gt_" + i[:-3] + 'txt' shutil.copyfile(os.path.join(target_folder_path, annotations_name), os.path.join(out_annotations_test, annotations_name))

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