def load_cnn_train(): data = pd.dataest_csv(dataset_path) pixels = data['pixels'].tolist() width, height = 48, 48 faces = [] for pixel_sequence in pixels: face = [int(pixel) for pixel in pixel_sequence.split(' ')] face = np.asarray(face).reshape(width, height) face = cv2.resize(face.astype('uint8'),image_size) faces.append(face.astype('float32')) faces = np.asarray(faces) faces = np.expand_dims(faces, -1) emotions = pd.get_dummies(data['emotion']).as_matrix() return faces, emotions

这是一个用于加载CNN训练数据的函数。它的功能是从给定的数据集路径中读取数据，对每个像素序列进行处理，并将结果存储在一个列表中。然后，它将每张脸的大小调整为指定的宽度和高度，并将结果转换为浮点数类型。最后，它将脸部数据和情绪标签转换为NumPy数组，并返回这两个数组。

请注意，这段代码中使用的一些函数和库需要提前导入，比如`pandas`和`numpy`库以及`cv2`模块。另外，`image_size`变量的值需要在代码中定义。如果您有任何进一步的问题，请随时提问。

相关问题

def load_cnn_train(): data = pd.dataest_csv(dataset_path) pixels = data['pixels'].tolist() width, height = 48, 48 faces = [] for pixel_sequence in pixels: face = [int(pixel) for pixel in pixel_sequence.split(' ')] face = np.asarray(face).reshape(width, height) face = cv2.resize(face.astype('uint8'),image_size) faces.append(face.astype('float32')) faces = np.asarray(faces) faces = np.expand_dims(faces, -1) emotions = pd.get_dummies(data['emotion']).as_matrix() return faces, emotions

这段代码是用来加载用于训练卷积神经网络（CNN）的数据。它首先读取一个数据集文件，然后将每个图像的像素值转换为一个二维数组。接下来，它将每个图像调整为指定的大小，并将它们存储在一个列表中。然后，它将图像转换为浮点类型，并添加一个额外的维度以适应CNN的输入要求。最后，它将情绪标签进行独热编码并返回图像和情绪标签的数组。

注意：这段代码使用了一些未定义的变量，比如"dataset_path"和"image_size"，你需要根据你的数据集路径和图像大小进行相应的修改。此外，它还使用了一些未导入的模块，如"pd"、"np"和"cv2"，你需要确保你的代码中已经导入了这些模块。