``` def main(): dataset_path = X, y = load_yale_data(dataset_path) ```如何添加路径

在代码中，`dataset_path` 是一个字符串类型的变量，表示数据集的路径。如果你想修改或添加路径，可以按照以下两种方式之一进行：

1. 直接修改代码中的 `dataset_path` 变量为你想要的路径，例如：

dataset_path = "new_dataset_path"
X, y = load_yale_data(dataset_path)

2. 在运行代码时，通过命令行参数传入路径，例如：

import sys

if __name__ == '__main__':
    if len(sys.argv) < 2:
        print("Usage: python main.py [dataset_path]")
        exit(0)
    dataset_path = sys.argv
    X, y = load_yale_data(dataset_path)

上述代码中，首先判断命令行参数是否传入了数据集路径，如果没有则打印使用说明并退出程序，如果有则将路径作为参数传入 `load_yale_data` 函数中。在运行代码时，需要在命令行中输入数据集路径，例如：

python main.py new_dataset_path

注意，在第二种方式中，需要使用 `sys.argv` 来获取命令行参数，其中 `sys.argv` 表示脚本本身的名称，`sys.argv` 表示第一个参数，依此类推。

相关问题

def spiltDataSet(dataSet, n_folds): fold_size = int(len(dataSet) / n_folds) dataSet_copy = list(dataSet) dataSet_spilt = []

这是一个数据集分割的函数，将数据集分成 n_folds 份，每份大小为 fold_size。其中，dataSet 是原始数据集，n_folds 是分割的份数。函数的具体实现如下：

def spiltDataSet(dataSet, n_folds):
    fold_size = int(len(dataSet) / n_folds)
    dataSet_copy = list(dataSet)
    dataSet_spilt = []
    for i in range(n_folds):
        fold = []
        while len(fold) < fold_size:
            index = randrange(len(dataSet_copy))
            fold.append(dataSet_copy.pop(index))
        dataSet_spilt.append(fold)
    return dataSet_spilt

这个函数会将原始数据集 dataSet 复制一份，然后随机从中取出 fold_size 个样本，组成一个 fold，重复 n_folds 次，最终得到 n_folds 个 fold，作为分割后的数据集。

dataset_train = Dataset(data_path=opt.data_path)

这段代码创建了一个名为 `dataset_train` 的数据集对象，其数据路径为 `opt.data_path`。可能会使用某些深度学习框架提供的数据集类，如 PyTorch 的 `torch.utils.data.Dataset` 或 TensorFlow 的 `tf.data.Dataset`。该数据集对象可能包含训练模型所需的所有数据，每个数据点通常由一个输入和一个相应的标签组成。数据加载器可以使用该数据集对象来加载数据并将其提供给训练循环。