import os # 获取文件夹路径 folder_path = 'label' folder_path1 = 'new' # 获取文件夹中的所有txt文件 files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.txt')] # 遍历所有txt文件 for filename in files: file_path = os.path.join(folder_path, filename) filename=filename[7:13] id='' for c in filename: if c.isdigit(): id += c if len(id)<6: id = int(id) filename = str(id) file_path = os.path.join(folder_path, filename) with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as file: content = file.read() # 替换第一个字符串 content = content.replace(content.split()[0], str(start_num)) # 写入修改后的内容 new_filename = filename.replace('.txt', '.txt') new_file_path = os.path.join(folder_path1, new_filename) with open(new_file_path, 'w', encoding='utf-8') as new_file: new_file.write(content) start_num = 0 increment = 1 # 更新起始数值 if id % 3 == 0: start_num += increment为什么找不到文件了,有什么办法解决

时间: 2023-12-13 22:05:23 浏览: 35
根据你提供的代码,找不到文件的问题可能是因为文件路径没有正确设置。具体来说,你在打开文件时使用了`filename`作为文件路径,但是`filename`在此之前已经被修改为一个数字或字符串,而不是完整的文件路径。 为了解决这个问题,你可以使用`file_path`变量来打开文件和写入修改后的内容。将以下代码段: ``` with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as file: content = file.read() ``` 替换为: ``` with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: content = file.read() ``` 同样地,将以下代码段: ``` new_filename = filename.replace('.txt', '.txt') new_file_path = os.path.join(folder_path1, new_filename) with open(new_file_path, 'w', encoding='utf-8') as new_file: new_file.write(content) ``` 替换为: ``` new_filename = filename.replace('.txt', '.txt') new_file_path = os.path.join(folder_path1, new_filename) with open(os.path.join(folder_path1, new_file_path), 'w', encoding='utf-8') as new_file: new_file.write(content) ``` 这样修改后,文件路径应该被正确地设置,可以找到并操作文件。如果问题仍然存在,请提供更多错误信息以便进一步排查。

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这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if __name__ == '__main__': main()”,改为对指定文件夹下的左右文件进行预测,并绘制混淆矩阵

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