build_hdf5_image_dataset(trainset, image_shape=(224, 224), mode='folder', output_path='new_train.h5', categorical_labels=True, normalize=False)mode啥意思

`mode`是指构建数据集的方式，常见的有以下几种：

- folder：从文件夹中读取图像数据，文件夹的名称作为标签。
- file：从单个文件中读取图像数据和标签。
- mixed：从文件夹中读取图像数据和一个csv文件，csv文件中包含图像路径和标签信息。

在您提供的 `build_hdf5_image_dataset` 函数中，`mode`参数指定了从哪种方式读取图像数据。以 `mode='folder'` 为例，意味着从文件夹中读取图像数据，并以文件夹名称作为标签。而其他参数则指定了输出路径、图像大小、是否进行归一化、是否使用分类标签等等。

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build_hdf5_image_dataset(trainset, image_shape=(224, 224), mode='folder', output_path='new_train.h5', categorical_labels=True, normalize=False)

`build_hdf5_image_dataset` 是一个函数，用于将图像数据转换为HDF5格式的数据集。下面是函数各个参数的含义：

- `trainset`：表示图像数据集，可以是一个列表或者一个数据生成器，包含了所有训练图像的路径和标签等信息。
- `image_shape`：表示图像的大小，以元组的形式表示，如`(224, 224)`。
- `mode`：表示构建数据集的方式，可以是'folder'、'file'或'mixed'中的一种。
- `output_path`：表示输出的HDF5格式数据集的路径。
- `categorical_labels`：表示标签是否采用one-hot编码，如果是，则为True，否则为False。
- `normalize`：表示是否将图像数据进行归一化处理，如果是，则为True，否则为False。

例如，使用以下代码将文件夹中的图像数据转换为HDF5格式数据集：

from tflearn.data_utils import build_hdf5_image_dataset

dataset_file = 'my_dataset.h5'
data_folder = 'image_folder'
build_hdf5_image_dataset(data_folder, image_shape=(224, 224), mode='folder', output_path=dataset_file, categorical_labels=True, normalize=True)

上述代码将把 `data_folder` 文件夹中的图像数据转换为HDF5格式数据集，并保存到文件 `my_dataset.h5` 中，其中图像大小为 `(224, 224)`，标签采用了one-hot编码，并对图像数据进行了归一化处理。

base_filename = dataset + '_' + str(captions_per_image) + '_cap_per_img_' + str(min_word_freq) + '_min_word_freq' with open(os.path.join(output_folder, 'WORDMAP_' + base_filename + '.json'), 'w') as j: json.dump(word_map, j) seed(123) for impaths, imcaps, split in [(train_image_paths, train_image_captions, 'TRAIN'), (val_image_paths, val_image_captions, 'VAL'), (test_image_paths, test_image_captions, 'TEST')]: with h5py.File(os.path.join(output_folder, split + '_IMAGES_' + base_filename + '.hdf5'), 'a') as h: h.attrs['captions_per_image'] = captions_per_image images = h.create_dataset('images', (len(impaths), 3, 256, 256), dtype='uint8')

这段代码是用于创建并保存图像数据集和相关的元数据。

首先，通过组合不同的变量和字符串，创建了一个基础文件名`base_filename`，用于后续生成文件名。这个文件名包括了数据集名称、每个图像的描述数量以及最小词频。

接下来，使用`json.dump()`函数将`word_map`字典对象保存为JSON文件。这个文件存储了单词与对应的整数编码之间的映射关系。

然后，通过seed函数设置随机种子，以确保每次运行程序时得到的随机结果是一样的。

接下来，使用循环遍历不同的图像路径、图像描述和数据集划分。每次迭代中，使用`h5py.File()`函数打开一个HDF5文件对象，并在其中创建一个名为'images'的数据集。该数据集的形状是(len(impaths), 3, 256, 256)，即图像数量、通道数和图像尺寸。数据集的元素类型是无符号8位整数(uint8)。

最后，通过对`h`对象的attrs属性进行操作，将每个图像的描述数量`captions_per_image`存储为属性。

这段代码的目的是创建并保存图像数据集和相关的元数据，以供后续的训练或其他任务使用。