if [ ! -s filenam] 是啥意思

`if [ ! -s filename ]` 是一个bash shell命令，它用于检查文件是否存在并且其大小不为零（即文件存在且非空）。`! -s` 表示逻辑非操作，如果文件不存在(-s 检查文件大小) 或者文件为空，则条件为真。所以，这段代码片段的作用是在创建 HDF5 文件之前检查文件是否已经存在，如果文件不存在或者为空，才会继续执行后续操作，如创建文件。

具体到你的上下文中，在HDF5文件操作完成后，可能在关闭文件之前检查这个条件，以避免不必要的写入（如果文件已存在）：

with h5py.File(os.path.join(output_folder, split + '_IMAGES_' + base_filename + '.hdf5'), 'a') as h:
    if not os.path.exists(filenam) or (os.path.exists(filenam) and os.stat(filenam).st_size == 0):
        h.attrs['captions_per_image'] = captions_per_image

这里假设 `filenam` 是 `split + '_IMAGES_' + base_filename + '.hdf5'` 的别名。

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#!/bin/bash read -p "请输入要备份的文件名" filename if [ -F "$filenam" ]; then current_date=$(date+"%Y-%M-%d") backup_fliename="${filename%.*}_${current_date}.${filename##.} mkdir -p backup cp "$filename" "backup/$backup_filename" echo "文件备份成功，备份名称为: $backup_filename" else echo "文件不存在，请输入正确的文件名" fi ~ 这份代码可以逐句讲解吗

当然可以！以下是你提供的代码的逐句解释：

#!/bin/bash

这一行指定了脚本使用的解释器，这里是 Bash。

read -p "请输入要备份的文件名" filename

这行代码使用 `read` 命令提示用户输入要备份的文件名，并将用户输入的值存储在变量 `filename` 中。

if [ -F "$filenam" ];
then

这是一个条件语句开始的部分。它检查文件是否存在。`-F` 参数用于检查给定的路径是否是一个文件。如果文件存在，条件为真。

current_date=$(date+"%Y-%M-%d")

这行代码使用 `date` 命令获取当前日期，并使用 `+%Y-%M-%d` 格式将日期存储在变量 `current_date` 中。

backup_fliename="${filename%.*}_${current_date}.${filename##.}"

这行代码创建备份文件名。它使用 `${filename%.*}` 获取文件名（去除扩展名），`${current_date}` 添加当前日期，`${filename##.}` 添加原始文件的扩展名。最终，备份文件名存储在变量 `backup_filename` 中。

mkdir -p backup

这行代码创建一个名为 "backup" 的目录，如果该目录不存在的话。`-p` 参数确保如果目录已经存在，不会产生错误。

cp "$filename" "backup/$backup_filename"

这行代码使用 `cp` 命令将原始文件复制到备份目录中，备份文件名为 `backup_filename`。

echo "文件备份成功，备份名称为: $backup_filename"

如果备份成功，这行代码将输出一条成功消息，并显示备份文件名。

else
    echo "文件不存在，请输入正确的文件名"
fi

如果文件不存在，条件语句的 `else` 分支将执行，并输出一条错误消息。

以上是你提供的代码的逐句讲解。希望能够帮助你理解代码的逻辑和功能。如果有任何疑问，请随时提问。

label = torch.floattensor(study_train_df[study_train_df['filename']==filenam

label = torch.floattensor(study_train_df[study_train_df['filename']==filename]['label'])

首先，我们假设study_train_df是一个包含文件名和标签的数据框。我们想从这个数据框中提取特定文件名所对应的标签，并将其存储为一个torch的floattensor。

在给定的代码中，study_train_df['filename']==filename是一个布尔表达式，用于筛选出与filename相等的文件名所在的行。这将返回一个布尔数组，其中True表示对应的行是我们想要的文件名所在的行。

然后，我们利用这个布尔数组来索引数据框，并选择出对应的标签列。这将返回一个包含所需标签的一维数组。

最后，我们将这个一维数组转换为一个torch的floattensor。这可以通过torch的floattensor函数完成，该函数接受一个数组作为输入，并返回一个新的floattensor。

因此，label变量将包含我们所需的标签，并且可以在后续的代码中使用。