flower_class = [cla for cla in os.listdir(origin_flower_path) if os.path.isdir(os.path.join(origin_flower_path, cla))]解释这段python代码
时间: 2023-03-29 11:03:47 浏览: 153
这段 Python 代码是用来获取指定路径下的所有文件夹名称,并将这些名称存储在一个列表中。具体来说,代码首先使用 os.listdir() 函数获取指定路径下的所有文件和文件夹名称,然后使用 os.path.isdir() 函数判断每个名称是否为文件夹,如果是,则将其添加到列表中。最终,这个列表包含了指定路径下所有文件夹的名称。
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为每句代码做注释:flower_list = train_dataset.class_to_idx cla_dict = dict((val, key) for key, val in flower_list.items()) json_str = json.dumps(cla_dict, indent=4) with open('class_indices.json', 'w') as json_file: json_file.write(json_str) batch_size = 16 nw = min([os.cpu_count(), batch_size if batch_size > 1 else 0, 8]) print('Using {} dataloader workers every process'.format(nw)) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=0) validate_dataset = datasets.ImageFolder(root=os.path.join(image_path, "val"), transform=data_transform["val"]) val_num = len(validate_dataset) validate_loader = torch.utils.data.DataLoader(validate_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0) print("using {} images for training, {} images for validation.".format(train_num, val_num))
# 创建一个包含所有花的列表,列表中每个元素都是一种花的类别索引
flower_list = train_dataset.class_to_idx
# 将key和value互换位置,将花的类别索引转换为花的名称
cla_dict = dict((val, key) for key, val in flower_list.items())
# 将字典转换为json格式的字符串
json_str = json.dumps(cla_dict, indent=4)
# 将json字符串写入文件class_indices.json中
with open('class_indices.json', 'w') as json_file:
json_file.write(json_str)
# 设置批大小为16,设置dataloader的worker数量,确保不超过CPU核心数和批大小
batch_size = 16
nw = min([os.cpu_count(), batch_size if batch_size > 1 else 0, 8])
print('Using {} dataloader workers every process'.format(nw))
# 创建训练集dataloader
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=0)
# 创建验证集dataset和dataloader
validate_dataset = datasets.ImageFolder(root=os.path.join(image_path, "val"), transform=data_transform["val"])
val_num = len(validate_dataset)
validate_loader = torch.utils.data.DataLoader(validate_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0)
# 打印训练集和验证集的图片数量
print("using {} images for training, {} images for validation.".format(train_num, val_num))
flower_list = train_dataset.class_to_idx cla_dict = dict((val, key) for key, val in flower_list.items())
这段代码用于获取训练集中的类别信息。train_dataset.class_to_idx返回一个字典,其中键为训练集中的类别名称,值为类别对应的索引。flower_list = train_dataset.class_to_idx这行代码的作用是将class_to_idx字典赋值给flower_list。
接下来的代码通过字典推导式将flower_list字典中的键值对颠倒,生成一个新的字典cla_dict。其中,键为类别对应的索引,值为训练集中的类别名称。这个字典可以方便地将模型输出的预测结果转换成对应的类别名称。