解释这段代码osp.join(checkpoint_folder, model_name + '.pth')

时间: 2023-06-27 08:07:06 浏览: 111
RAR

OSp.rar_OSPPSO_pdf

这段代码使用了 Python 标准库中的 `os.path` 模块，其中的 `join()` 函数将多个路径组合成一个完整的路径。在这里，`checkpoint_folder` 是一个文件夹路径，`model_name` 是一个文件名，`.pth` 是文件扩展名。这个函数的作用是将这三个部分组合成一个完整的文件路径，以便于后续读取或保存模型参数。
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9927420PPI.zip_cem 检测_osp_标区_端元提取_高光谱

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root_path = osp.abspath(osp.join(_file_, osp.pardir, osp.pardir))

这段代码是Python中的一部分，用于获取当前脚本文件所在目录的上一级和再上一级路径。以下是逐行解释： 1. root_path：定义一个变量root_path，用于存储最终得到的根路径。 2. osp：这里是os.path（操作系统...

model_folder = osp.dirname(osp.abspath(__file__))

这段代码的作用是获取当前脚本文件所在目录的绝对路径。 os.path.abspath()函数用于获取某个文件或目录的绝对路径，其中的...所以，这段代码的执行结果就是将当前脚本文件所在目录的绝对路径赋值给变量model_folder。

解释一下下面这个代码import os.path as osp import sys def add_path(path): if path not in sys.path: sys.path.insert(0, path) this_dir = osp.dirname(__file__) # Add lib to PYTHONPATH lib_path = osp.join(this_dir, 'lib') add_path(lib_path)

这段代码主要是将目录lib添加到系统路径sys.path中，以便在后续的代码中可以直接引用lib目录下的Python模块。具体解释如下： - import os.path as osp：导入模块os.path，并将其重命名为osp（方便后续使用）。 - ...

assert osp.exists(osp.join(img_dir, split))什么意思

这行代码是在检查指定路径下是否存在一个名为 split 的文件或目录。osp 是 os.path 模块的别名，它提供了处理文件路径的函数。osp.join() 函数用于连接多个路径字符串，返回一个新的路径字符串。在这里，它...

这段代码 utils.lblsave(osp.join(pngs_path, count[i].split(".")[0] + '.png'), new)

这段代码中，utils.lblsave是一个函数，它的作用是将一个二维矩阵保存为图片。其中，osp.join是用于拼接路径的函数，将pngs_path和文件名拼接在一起，生成完整的文件路径。count[i].split(".")[0]是将文件名...

解释parent_path = osp.abspath(osp.join(__file__, *(['..'] * 3))) if parent_path not in sys.path: sys.path.append(parent_path) from ppdet.utils.download import create_voc_list logging.basicConfig(level=logging.INFO)

这段代码的作用是将PaddleDetection的根目录添加到系统路径中，以便在运行时能够正确地导入模块。具体地，代码首先获取当前文件所在目录的父级目录的父级目录的父级目录，即PaddleDetection的根目录，并使用os.path...

parent_path = osp.abspath(osp.join(__file__, *(['..'] * 3))) if parent_path not in sys.path: sys.path.append(parent_path) from ppdet.utils.download import download_dataset logging.basicConfig(level=logging.INFO)

这段代码的作用是将PaddleDetection的根目录添加到系统路径中，以便在运行时能够正确地导入模块。具体地，代码首先获取当前文件所在目录的父级目录的父级目录的父级目录，即PaddleDetection的根目录，并使用os.path...

mask = np.array(Image.open(maskpath)) mask_copy = np.ones_like(mask, dtype=np.uint8) * 255 for clsID, trID in clsID_to_trID.items(): mask_copy[mask == clsID] = trID seg_filename = ( osp.join(out_mask_dir, "train2017" + suffix, osp.basename(maskpath)) if is_train else osp.join(out_mask_dir, "val2017" + suffix, osp.basename(maskpath)) ) if len(np.unique(mask_copy)) == 1 and np.unique(mask_copy)[0] == 255: return Image.fromarray(mask_copy).save(seg_filename, "PNG")

这段代码的功能是将给定的 mask 图像转换为训练时所需的 ID 标注图像，并将其保存为 PNG 格式。具体实现过程为首先读入 mask 图像，然后根据提供的 clsID_to_trID 字典将每个像素点的类别 ID 转换为对应的训练 ID，...

def get_Image_dim_len(png_dir: str,jpg_dir:str): png = Image.open(png_dir) png_w,png_h=png.width,png.height #若第十行报错，说明jpg图片没有对应的png图片 png_dim_len = len(np.array(png).shape) assert png_dim_len==2,"提示:存在三维掩码图" jpg=Image.open(jpg_dir) jpg = ImageOps.exif_transpose(jpg) jpg.save(jpg_dir) jpg_w,jpg_h=jpg.width,jpg.height print(jpg_w,jpg_h,png_w,png_h) assert png_w==jpg_w and png_h==jpg_h,print("提示：%s mask图与原图宽高参数不一致"%(png_dir)) """2.读取单个图像均值和方差""" def pixel_operation(image_path: str): img = cv.imread(image_path, cv.IMREAD_COLOR) means, dev = cv.meanStdDev(img) return means,dev """3.分割数据集，生成label文件""" # 原始数据集 ann上一级 data_root = './work/voc_data02' #图像地址 image_dir="./JPEGImages" # ann图像文件夹 ann_dir = "./SegmentationClass" # txt文件保存路径 split_dir = './ImageSets/Segmentation' mmengine.mkdir_or_exist(osp.join(data_root, split_dir)) png_filename_list = [osp.splitext(filename)[0] for filename in mmengine.scandir( osp.join(data_root, ann_dir), suffix='.png')] jpg_filename_list=[osp.splitext(filename)[0] for filename in mmengine.scandir( osp.join(data_root, image_dir), suffix='.jpg')] assert len(jpg_filename_list)==len(png_filename_list),"提示：原图与掩码图数量不统一" print("数量检查无误") for i in range(10): random.shuffle(jpg_filename_list) red_num=0 black_num=0 with open(osp.join(data_root, split_dir, 'trainval.txt'), 'w+') as f: length = int(len(jpg_filename_list)) for line in jpg_filename_list[:length]: pngpath=osp.join(data_root,ann_dir,line+'.bmp') jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') get_Image_dim_len(pngpath,jpgpath) img=cv.imread(pngpath,cv.IMREAD_GRAYSCALE) red_num+=len(img)*len(img[0])-len(img[img==0]) black_num+=len(img[img==0]) f.writelines(line + '\n') value=0 train_mean,train_dev=[[0.0,0.0,0.0]],[[0.0,0.0,0.0]] with open(osp.join(data_root, split_dir, 'train.txt'), 'w+') as f: train_length = int(len(jpg_filename_list) * 7/ 10) for line in jpg_filename_list[:train_length]: jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') mean,dev=pixel_operation(jpgpath) train_mean+=mean train_dev+=dev f.writelines(line + '\n') with open(osp.join(data_root, split_dir, 'val.txt'), 'w+') as f: for line in jpg_filename_list[train_length:]: jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') mean,dev=pixel_operation(jpgpath) train_mean+=mean train_dev+=dev f.writelines(line + '\n') 帮我把这段代码改成bmp图像可以制作数据集的代码

当然，我可以帮你将代码修改为支持bmp图像的数据集制作代码。请看下面的修改后的代码： python from PIL import Image import os import random import cv2 as cv import numpy as np def get_Image_dim_len...

utils.init_distributed_mode(args) log_name = 'train.log' log_name += time.strftime('-%Y-%m-%d-%H-%M-%S') sys.stdout = loggers.Logger(osp.join(args.output_dir, log_name)) print(args)

这段代码主要实现了分布式训练模式的初始化以及日志记录的功能。具体来说： - utils.init_distributed_mode(args) 是用来初始化分布式训练模式的函数，该函数会根据输入的参数 args 来确定采用哪种分布式训练...

img_shape = cv2.imread(osp.join(img_folder, '000001.jpg')).shape AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'

根据你提供的引用内容，你遇到的问题是关于图像处理的错误。错误信息显示 'NoneType' object has no attribute 'shape'，这意味着在读取图像时...请检查img_folder路径和图像文件名，并确保图像文件存在于指定路径中。

os.join和osp.join

os.path.join 和 osp.join 函数的作用是拼接路径。 os.path.join 是 Python 标准库 os 模块中的一个函数，用于将多个路径组合成一个路径。它会根据操作系统的不同，在路径中自动添加正确的路径分隔符（例如...

osp.join("images/tmp", "tmp_upload." + fileName.split("."))

The second argument of osp.join() should be a single string representing the file name with extension, but in your code, you are passing a list obtained by splitting the file name with .....

with open(osp.join(data_root, split_dir, 'trainval.txt'), 'w+') as f: length = int(len(gray_filename_list)) for line in gray_filename_list[:length]: labelpath=osp.join(data_root,ann_dir,line+'.bmp') graypath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') get_Image_dim_len(labelpath,graypath) img=cv.imread(labelpath,cv.IMREAD_GRAYSCALE) red_num+=len(img)*len(img[0])-len(img[img==0]) black_num+=len(img[img==0]) f.writelines(line + '\n')解释一下这个戴拿

这段代码是一个文件操作的代码块，首先打开了一个文件，并将文件对象赋值给变量f。打开的文件是根据给定的路径拼接而成的，路径由data_root、split_dir和'trainval.txt'组成。 接下来，定义了一个变量length...

label_file = osp.join(self.root, name.split()[1])

这是一个 Python 代码中的一行，其中 osp 是一个模块，join 是该模块中的一个函数，用于将路径组合起来。self.root 是一个类的属性，name 是一个字符串，split() 函数用于将字符串按照空格分割成一个列表，[1] 表示...

img_file = osp.join(self.root, name.split()[0])

这是一个 Python 代码中的一行，它使用 osp 模块中的 join 函数将 self.root 和 name.split()[0] 这两个路径拼接在一起，生成一个新的路径。其中，name 是一个字符串，通过 split() 函数将其按照空格分割成一个列表...

使用 pathlib 替换操作系统路径（os） self.database_save_path = osp.join( self.data_path, f'{self.info_prefix}_gt_database')

使用 pathlib 替换操作系统路径（os）后的代码如下： from pathlib import Path self.database_save_path = str(Path(self.data_path, f'{self.info_prefix}_gt_database')) 同样地，我们使用了 Python 的...

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