zip -q -r /data/xxx/Generatefile_name.zip OridinaryFile_name/ 什么意思
时间: 2023-12-17 17:06:00 浏览: 19
这个命令是在Linux系统中使用的,它的含义是将指定文件夹下的文件压缩成一个名为 Generatefile_name.zip 的压缩文件。选项 -q 表示以静默模式执行,不显示压缩过程的输出信息;选项 -r 表示递归地压缩文件夹中的所有内容,包括子文件夹和文件。最后的参数 /data/xxx/ 是指定压缩文件生成的路径,OridinaryFile_name/ 是要压缩的文件夹路径。
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zip -0 -r ../my_dataset.zip指令是什么意思
这个指令是将当前文件夹中的所有文件和子文件夹压缩成一个名为my_dataset.zip的压缩包,并将其保存在当前文件夹的上级目录中。其中,参数-0表示使用最快的压缩方式进行压缩,参数-r表示递归地压缩所有的子文件夹和文件。
# Defect-free dataset for Stage 1 python dataset_tool.py --source ./data/hazelnut/train/good \ --dest ./data/hazelnut_good.zip \ --width 256 --height 256 # Defect image & mask dataset for Stage 2 python dataset_tool.py --source ./data/hazelnut/test/hole \ --source-mask ./data/hazelnut/ground_truth/hole \ --dest ./data/hazelnut_hole_mask.zip --width 256 --height 256解释一下这段代码
这段代码是用于数据集预处理的脚本,主要用于将原始数据集转换为神经网络训练所需的格式,并且根据需要进行数据增强和数据清洗。
具体来说,这段代码有两部分:
1. 第一部分用于生成一个无缺陷的数据集。这个数据集的源文件路径为 `./data/hazelnut/train/good`,输出的数据集文件路径为 `./data/hazelnut_good.zip`。在生成数据集时,每张图片会被调整为宽度为256,高度为256的大小,并且会被检查是否有缺陷。如果有缺陷,则会被过滤掉,只有没有缺陷的图片才会被加入到数据集中。
2. 第二部分用于生成一个有缺陷和对应掩模的数据集。这个数据集的源文件和掩模文件路径分别为 `./data/hazelnut/test/hole` 和 `./data/hazelnut/ground_truth/hole`,输出的数据集文件路径为 `./data/hazelnut_hole_mask.zip`。在生成数据集时,每张图片和对应的掩模图都会被调整为宽度为256,高度为256的大小,用于后续阶段的模型训练和测试。
总的来说,这段代码用于将原始数据集进行预处理和转换,以便于后续的模型训练和测试。