if len(content)!=0: feature.append(content[1:11]) target.append(content[0:1]) time.append(content)

这段代码看起来像是在处理数据，可以猜测是在将某个文本文件中的内容按照一定格式读取，并存入三个列表中：feature，target和time。其中，content是读取的一行文本内容，而feature、target和time则是用来存储这一行文本内容中的某些字段或信息的列表。具体来说，这段代码的功能可能是将content这一行文本中的第1个字符到第11个字符存入feature列表中，将第1个字符存入target列表中，将整个content字符串存入time列表中。

相关问题

下面这段代码的作用是什么def setup_model(self): self.enumerate_unique_labels_and_targets() self.model = CasSeqGCN(self.args, self.number_of_features + self.args.number_of_hand_features, self.number_of_nodes) #给当前类中模型主体进行初始化，初始化为上面的模型 def create_batches(self): N = len(self.graph_paths) train_start, valid_start, test_start = \ 0, int(N * self.args.train_ratio), int(N * (self.args.train_ratio + self.args.valid_ratio)) train_graph_paths = self.graph_paths[0:valid_start] valid_graph_paths = self.graph_paths[valid_start:test_start] test_graph_paths = self.graph_paths[test_start: N] self.train_batches, self.valid_batches, self.test_batches = [], [], [] for i in range(0, len(train_graph_paths), self.args.batch_size): self.train_batches.append(train_graph_paths[i:i+self.args.batch_size]) for j in range(0, len(valid_graph_paths), self.args.batch_size): self.valid_batches.append(valid_graph_paths[j:j+self.args.batch_size]) for k in range(0, len(test_graph_paths), self.args.batch_size): self.test_batches.append(test_graph_paths[k:k+self.args.batch_size]) def create_data_dictionary(self, edges, features): """ creating a data dictionary :param target: target vector :param edges: edge list tensor :param features: feature tensor :return: """ to_pass_forward = dict() to_pass_forward["edges"] = edges to_pass_forward["features"] = features return to_pass_forward def create_target(self, data): """ Target createn based on data dicionary. :param data: Data dictionary. :return: Target size """ return torch.tensor([data['activated_size']])

这段代码是一个类中的三个方法：

1. `setup_model`: 这个方法初始化了类中的模型，使用了一个叫做 `CasSeqGCN` 的模型，并将该模型保存在了当前类的 `model` 属性中。

2. `create_batches`: 这个方法将读入的数据集划分成了三部分（训练集、验证集、测试集），并将每一部分划分成多个 batch。这个方法返回了三个 batch 列表，分别对应训练集、验证集和测试集。

3. `create_data_dictionary` 和 `create_target`: 这两个方法用于将输入的边和特征数据转换成 PyTorch 可以处理的格式。其中 `create_target` 用于创建目标向量，其大小为 1 维，对应了数据字典中的 `activated_size`。

def evaluate(self, datloader_Test): Image_Feature_ALL = [] Image_Name = [] Sketch_Feature_ALL = [] Sketch_Name = [] start_time = time.time() self.eval() for i_batch, sampled_batch in enumerate(datloader_Test): sketch_feature, positive_feature = self.test_forward(sampled_batch) Sketch_Feature_ALL.extend(sketch_feature) #草图特征 模型的 Sketch_Name.extend(sampled_batch['sketch_path']) #草图名 for i_num, positive_name in enumerate(sampled_batch['positive_path']): #遍历正例图像 if positive_name not in Image_Name: Image_Name.append(positive_name) Image_Feature_ALL.append(positive_feature[i_num]) rank = torch.zeros(len(Sketch_Name)) Image_Feature_ALL = torch.stack(Image_Feature_ALL) Image_Feature_ALL = Image_Feature_ALL.view(Image_Feature_ALL.size(0), -1) for num, sketch_feature in enumerate(Sketch_Feature_ALL): s_name = Sketch_Name[num] sketch_query_name = os.path.basename(s_name) # 提取草图路径中的文件名作为查询名称 position_query = -1 for i, image_name in enumerate(Image_Name): if sketch_query_name in os.path.basename(image_name): # 提取图像路径中的文件名进行匹配 position_query = i break if position_query != -1: sketch_feature = sketch_feature.view(1, -1) distance = F.pairwise_distance(sketch_feature, Image_Feature_ALL) target_distance = F.pairwise_distance(sketch_feature, Image_Feature_ALL[position_query].view(1, -1)) rank[num] = distance.le(target_distance).sum() top1 = rank.le(1).sum().item() / rank.shape[0] top10 = rank.le(10).sum().item() / rank.shape[0] print('Time to Evaluate: {}'.format(time.time() - start_time)) return top1, top10

这是一个evaluate函数的更新版本。在这个版本中，函数接受一个datloader_Test参数，该参数是一个数据加载器，用于加载测试数据集。

首先，函数初始化一些变量，包括用于存储图像特征、图像名称、草图特征和草图名称的列表。然后，函数将模型设置为评估模式。

接下来，函数遍历测试数据集中的每个批次。对于每个批次，函数调用test_forward方法获取草图特征和正样本特征，并将它们分别添加到相应的列表中。同时，函数还将正样本的路径添加到图像名称列表中。

然后，函数遍历所有的草图特征，并根据草图路径提取查询名称。然后，函数在图像名称列表中查找与查询名称匹配的索引，并将其赋值给position_query变量。

接下来，如果position_query不等于-1，则说明找到了与查询名称匹配的正样本图像。函数使用F.pairwise_distance计算草图特征与所有正样本特征之间的距离，并使用F.pairwise_distance计算草图特征与对应正样本特征之间的距离。

然后，函数计算每个草图与所有正样本之间的排序值，并统计排名在前1和前10的比例。

最后，函数打印评估时间，并返回top1和top10的比例。

请注意，这只是代码的一个简单解释，具体实现可能还涉及其他细节。