sequences = list(sorted(glob(os.path.join(self.root_dir, 'dataset', 'sequences', '*')))[i] for i in self.split[self.phase])什么意思

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。

相关问题

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。

class Voice_Model(tf.keras.Model): def __init__(self,config): self.config = config super(Voice_Model,self).__init__() self.lstm_1=tf.keras.layers.LSTM(config.num_filters,dropout=0.5,return_sequences=True,unroll=True) self.lstm_2 = tf.keras.layers.LSTM(config.num_filters, dropout=0.5, unroll=True) self.fc= tf.keras.layers.Dense(config.hidden_dim) self.dro = tf.keras.layers.Dropout(0.5) self.outlater = tf.keras.layers.Dense(config.num_classes,activation='softmax') def __call__(self,inputs,training=None,**kwargs): x = inputs x = self.lstm_1(x) x = self.lstm_2(x) x = self.fc(x) x = self.outlater(x) return x

这是一个 TensorFlow 2.x 中的一个声音识别模型的类定义。这个模型使用了两个 LSTM 层和一个全连接层来提取声音信号的特征，并使用 softmax 激活函数进行分类。

在这个类中，`__init__` 方法定义了模型的结构，包括两个 LSTM 层、一个全连接层和一个 dropout 层。其中，`config` 是一个配置对象，用于定义模型的参数。`__call__` 方法定义了模型的计算过程，接收输入 `inputs` 和 `training` 参数，返回模型的输出。

首先，输入 `inputs` 经过第一个 LSTM 层，返回一个序列，并输入到第二个 LSTM 层。然后，输出经过一个全连接层，并使用 softmax 激活函数进行分类，返回模型的输出。

这个模型是一个标准的声音识别模型，可以用于对声音信号进行分类。