sets = ['train', 'val', 'test'] for image_set in sets: image_ids = open('./%s.txt' % (image_set)).read().strip().split() for image_id in image_ids: json = 'labels/total/%s.json' % (image_id) os.rename('images/total/' + image_id + ".jpg", 'images/' + image_set+"/"+image_id + ".jpg") shutil.copy(json, 'labels/%s/%s.json' % (image_set, image_id)) print("完成")

这段代码的功能是将数据集分成训练集、验证集和测试集，并将每个图像文件和其对应的JSON标签文件移动到相应的文件夹中。具体来说，代码首先定义了一个名为"sets"的列表，其中包含三个字符串元素："train"、"val"和"test"。然后，代码遍历每个字符串元素，将其作为参数传递给open()函数，以打开与该元素命名的文件。该文件包含了该数据集中所有图像的ID。代码使用strip()函数去除字符串前后的空格，并使用split()函数将字符串拆分为一个由图像ID组成的列表。接下来，代码遍历每个图像ID，并将其与对应的JSON标签文件名组合成一个路径。然后，代码使用os.rename()函数将图像文件从原始文件夹中移动到新的文件夹中。最后，代码使用shutil.copy()函数将JSON标签文件从总标签文件夹中复制到相应的文件夹中。在这个过程中，代码还会打印出一个"完成"的消息，以指示整个过程已经完成。

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image_ids = open(os.path.join(VOCdevkit_path, 'ImageSets/Main/%s.txt' %(year, image_set)), encoding='utf-8').read().strip().split() list_file = open('%s_%s.txt'%(year, image_set), 'w', encoding='utf-8')

这段代码是用来读取VOC数据集中指定年份和数据集类型的图像ID列表，并将其保存到一个txt文件中。

具体来说，`os.path.join(VOCdevkit_path, 'ImageSets/Main/%s.txt' %(year, image_set))` 用来构造图像ID列表所在的文件路径，其中`VOCdevkit_path`是VOC数据集所在的文件夹路径，`year`表示年份，`image_set`表示数据集类型（如train、val等）。`open()`函数打开该文件并读取其中的内容，`.strip()`函数用来去除读取的内容中的空白字符，`.split()`函数用来将读取的内容按空白字符分割为一个列表，其中每个元素表示一个图像ID。

然后，`'%s_%s.txt'%(year, image_set)`用来构造保存图像ID列表的txt文件的文件名。`'w'`表示以写入模式打开该文件，`encoding='utf-8'`表示使用UTF-8编码保存文件内容。最后，将读取的图像ID列表写入到该文件中。

def get_CIFAR10_data(num_training=5000, num_validation=500, num_test=500): cifar10_dir = r'D:\daima\cifar-10-python\cifar-10-batches-py' X_train, y_train, X_test, y_test = load_CIFAR10(cifar10_dir) print(X_train.shape) mask = range(num_training, num_training + num_validation) X_val = X_train[mask] y_val = y_train[mask] mask = range(num_training) X_train = X_train[mask] y_train = y_train[mask] mask = range(num_test) X_test = X_test[mask] y_test = y_test[mask] mean_image = np.mean(X_train, axis=0) X_train -= mean_image X_val -= mean_image X_test -= mean_image X_train = X_train.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_val = X_val.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_test = X_test.transpose(0, 3, 1, 2).copy() return { 'X_train': X_train, 'y_train': y_train, 'X_val': X_val, 'y_val': y_val, 'X_test': X_test, 'y_test': y_test, }这是一个加载cifar10数据集的函数，如何修改使其能加载mnist数据集

要加载MNIST数据集，可以使用以下代码修改上述函数：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
import numpy as np

def get_MNIST_data(num_training=50000, num_validation=10000, num_test=10000):
    (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
    X_train = np.expand_dims(X_train, axis=-1)
    X_test = np.expand_dims(X_test, axis=-1)
    X_train = X_train.astype('float32') / 255
    X_test = X_test.astype('float32') / 255
    mean_image = np.mean(X_train, axis=0)
    X_train -= mean_image
    X_test -= mean_image
    mask = range(num_training, num_training + num_validation)
    X_val = X_train[mask]
    y_val = y_train[mask]
    mask = range(num_training)
    X_train = X_train[mask]
    y_train = y_train[mask]
    mask = range(num_test)
    X_test = X_test[mask]
    y_test = y_test[mask]
    return {
        'X_train': X_train, 'y_train': y_train,
        'X_val': X_val, 'y_val': y_val,
        'X_test': X_test, 'y_test': y_test,
    }

此代码使用 TensorFlow 的 MNIST 数据集加载函数，将数据集的维度转换为 (num_samples, height, width, depth) 的形式，并对图像像素值进行归一化。