sequences = list(sorted(glob(os.path.join(self.root_dir, 'dataset', 'sequences', '*')))[i] for i in self.split[self.phase])什么意思
时间: 2024-01-23 21:03:02 浏览: 36
这行代码主要是用来获取数据集中的所有序列文件路径,并根据self.split[self.phase]中的索引值对这些文件路径进行筛选和排序。
具体来说,代码中的`glob(os.path.join(self.root_dir, 'dataset', 'sequences', '*'))`是用来获取`self.root_dir/dataset/sequences/`目录下所有的文件路径,其中`*`表示通配符,匹配所有的文件名。
然后,将获取到的文件路径进行排序,排序的依据是索引值,索引值来自于`self.split[self.phase]`。`self.split`是一个列表,其中每个元素都是一个列表,表示数据集中每个序列文件所属的子集(如训练集、验证集、测试集等)。`self.phase`表示当前是哪个子集,它的值决定了`self.split[self.phase]`中使用哪些索引值。
最终,将根据索引值筛选后的文件路径放入一个列表中,并将该列表赋值给`sequences`变量,以便后续使用。
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os.path.join(self.root_dir, 'dataset', 'sequences', '*')什么意思
这是一个Python中的路径拼接语句,它将`self.root_dir`、`dataset`、`sequences`和`*`这四个路径字符串拼接起来形成一个完整的路径。具体地,`*`表示通配符,用于匹配`sequences`目录下的所有文件和子目录。因此该语句的作用是得到`self.root_dir`目录下`dataset/sequences/`目录中的所有文件和子目录的路径。
model.add(LSTM(128,return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.2))
这段代码与之前的代码类似,也是在使用Keras搭建神经网络时添加一个LSTM层,其中128是隐藏层的神经元数量,return_sequences=True表示返回全部的输出序列。接着添加了一个Dropout层,Dropout(0.2)表示在训练过程中随机选择20%的神经元进行丢弃,以防止过拟合。与之前的代码不同的是,这里没有指定输入数据的形状,需要在后续的代码中通过model.fit()方法传入输入数据。