os.path.join(folder_path, entry)
时间: 2024-05-29 21:07:18 浏览: 13
os.path.join(folder_path, entry)是Python中的一个函数,用于将多个路径组合成一个路径。它将folder_path和entry两个参数连接起来,返回一个新的路径字符串,其中folder_path是文件夹路径,entry是文件或文件夹的名称。如果folder_path以斜杠结尾,则不会添加额外的斜杠。如果entry本身是绝对路径,则之前的所有路径都被丢弃,只返回entry本身。
例如,如果folder_path为“/usr/local/”,entry为“bin”,则os.path.join(folder_path, entry)将返回“/usr/local/bin”。
如果您有任何其他问题,请告诉我,我很乐意回答。
相关问题
class TestDataset(Dataset): def __init__(self, folder_path, hr, lr): super(TestDataset, self).__init__() self.folder_path = folder_path self.hr = hr self.lr = lr self.hr_path = os.path.join(self.folder_path, self.hr) self.lr_path = os.path.join(self.folder_path, self.lr) self.hr_list = [entry.name for entry in os.scandir(self.hr_path) if entry.is_file()] self.lr_list = [entry.name for entry in os.scandir(self.lr_path) if entry.is_file()] self.filenames = self.hr_list self.transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) def __getitem__(self, index): self.hr_name = self.hr_list[index] self.lr_name = self.lr_list[index] self.hr_item_path = os.path.join(self.hr_path, self.hr_name) self.lr_item_path = os.path.join(self.lr_path, self.lr_name) hr_img = Image.open(self.hr_item_path).convert("RGB") lr_img = Image.open(self.lr_item_path).convert("RGB") hr_img = self.transform(hr_img) lr_img = self.transform(lr_img) return lr_img, hr_img def __len__(self): return len(self.filenames)
这是一个 Python 代码段,用于定义一个名为 TestDataset 的数据集类。该类接受三个参数:文件夹路径、高分辨率图像文件夹名称和低分辨率图像文件夹名称。它通过扫描指定文件夹中的文件来获取高分辨率和低分辨率图像的文件名列表,并将其存储在 hr_list 和 lr_list 中。在 __getitem__ 方法中,它会打开指定文件夹中的图像文件,并将其转换为张量,并返回低分辨率和高分辨率图像的张量。在 __len__ 方法中,它返回文件名列表的长度。
# now load the picked numpy arrays for file_name, checksum in downloaded_list: file_path = os.path.join(self.root, self.base_folder, file_name) with open(file_path, 'rb') as f: if sys.version_info[0] == 2: entry = pickle.load(f) else: entry = pickle.load(f, encoding='latin1') self.data.append(entry['data']) if 'labels' in entry: self.targets.extend(entry['labels']) else: self.targets.extend(entry['fine_labels']),这段代码是什么意思
这段代码是在 `CIFAR10` 数据集类中,用于加载下载的 numpy 数组文件。首先,代码遍历了 `downloaded_list` 列表,其中包含了需要加载的文件名和对应的校验和。然后,代码使用 `pickle` 模块加载每个文件,并将其中的图像和标签数据存储到 `self.data` 和 `self.targets` 列表中。如果文件中包含了 `labels` 列表,则将其中的标签存储到 `self.targets` 中;否则,将 `fine_labels` 列表中的标签存储到 `self.targets` 中。最终,`self.data` 和 `self.targets` 中存储的数据可以用于数据集的训练和测试。
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