请解释def load_data_wrapper(filename): lineData = [] with open(filename) as txtData: lines = txtData.readlines() for line in lines: linedata = line.strip().split(',') lineData.append(linedata) return lineData
时间: 2023-05-28 08:02:50 浏览: 110
这是一个Python函数,名称为“load_data_wrapper”,它的参数是一个文件名。该函数的作用是加载指定文件中的数据,并将其转换为适合用于神经网络训练的格式。
- `lineData` 是一个空列表,用于存储从文本文件中读取的数据。
- `with open(filename) as txtData:` 打开文件,使用'with'关键字来确保文件在使用完毕后自动关闭。
- `lines = txtData.readlines()` 读取文件中的所有行,并将其存储在列表“lines”中。
- 对于读取的每一行,使用`.strip()`函数去除两侧空格,并使用`.split(',')`函数将其分割成由逗号分隔的元素列表。
- 将处理后的行数据存储到“lineData”列表中。
- 最后,将处理好的数据作为函数返回值返回。
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conv_wrapper = cext_load(name="conv_wrapper", sources=["conv_wrapper.cpp"], verbose=True) _CURPATH = os.path.abspath(__file__)[:-11] with open(os.path.join(_CURPATH, 'C/neuron.cu'), 'r') as f: CU_SOURCE_CODE_RAW_STRING = f.read() def tensor_to_cparray(ten: torch.Tensor) -> cp.ndarray: if hasattr(cp, 'core'): return cp.core.dlpack.fromDlpack(tens2dlpack(ten)) else: return cp.from_dlpack(tens2dlpack(ten))
这段代码看起来是在加载一个 C++ 扩展模块,并引入了一些必要的依赖库。其中 `cext_load` 函数应该是用来加载 C++ 扩展模块的,`os.path.abspath(__file__)[:-11]` 返回的是当前文件所在目录的绝对路径,`with open(os.path.join(_CURPATH, 'C/neuron.cu'), 'r') as f:` 则是打开了一个名为 `neuron.cu` 的 CUDA 文件。最后的 `tensor_to_cparray` 函数则是将 PyTorch 的 Tensor 转换为 Cupy 的 ndarray。
el-table__body-wrapper &::-webkit-scrollbar修改滚动条颜色
你可以使用以下 CSS 代码来修改 el-table__body-wrapper 中的滚动条颜色:
```css
.el-table__body-wrapper::-webkit-scrollbar {
width: 8px;
}
.el-table__body-wrapper::-webkit-scrollbar-thumb {
background-color: #c1c1c1;
border-radius: 4px;
}
.el-table__body-wrapper::-webkit-scrollbar-track {
background-color: #f5f5f5;
border-radius: 4px;
}
```
上述代码将会让滚动条变宽,并且设置了一个灰色的滚动条拇指,同时设置了一个淡灰色的滚动条轨道。你可以根据需要修改颜色和其他属性。请注意,这些样式只会在支持 WebKit 引擎的浏览器中有效,在其他浏览器中可能会有所不同。