if "sub_indices" in self.config: indices = str_to_indices(self.config["sub_indices"]) synsets = give_synsets_from_indices(indices, path_to_yaml=self.idx2syn) # returns a list of strings self.synset2idx = synset2idx(path_to_yaml=self.idx2syn) files = [] for rpath in relpaths: syn = rpath.split("/")[0] if syn in synsets: files.append(rpath) return files else: return relpaths详细解析

这段代码是一个方法，其作用是过滤给定的路径列表`relpaths`，只保留在指定WordNet词汇子集中的文件路径。下面是具体的解析：

首先，代码检查`self.config`字典中是否包含`"sub_indices"`键。如果包含，则说明需要进行WordNet词汇子集过滤。接着，代码调用`str_to_indices()`函数将`self.config["sub_indices"]`字符串转换为整数列表`indices`，然后调用`give_synsets_from_indices()`函数从WordNet索引文件中获取与`indices`对应的词汇子集的同义词集列表`synsets`。

接着，代码使用`synset2idx()`函数构建一个从同义词集到WordNet索引的映射字典`self.synset2idx`。

然后，代码遍历`relpaths`列表中的每个文件路径`rpath`，使用`.split("/")`方法将路径字符串按照`/`字符进行切割，提取出路径中的第一个元素，即词汇的同义词集名称。接着，代码检查这个同义词集是否在`synsets`列表中出现。如果出现，说明该文件路径需要被保留，将其添加到`files`列表中。

最后，如果`"sub_indices"`键存在，则返回`files`列表；否则，直接返回`relpaths`列表。

总之，这段代码的作用是过滤出在指定WordNet词汇子集中的文件路径，并返回一个新的路径列表。

相关问题

def _filter_relpaths(self, relpaths): ignore = set([ "n06596364_9591.JPEG", ]) relpaths = [rpath for rpath in relpaths if not rpath.split("/")[-1] in ignore] if "sub_indices" in self.config: indices = str_to_indices(self.config["sub_indices"]) synsets = give_synsets_from_indices(indices, path_to_yaml=self.idx2syn) # returns a list of strings self.synset2idx = synset2idx(path_to_yaml=self.idx2syn) files = [] for rpath in relpaths: syn = rpath.split("/")[0] if syn in synsets: files.append(rpath) return files else: return relpaths解析

这是一个Python方法，它接受一个名为`relpaths`的参数，该参数应该是一个字符串列表。该方法的主要目的是从`relpaths`列表中过滤掉一些路径字符串，然后返回一个新的过滤后的列表。

在方法中，首先定义了一个名为`ignore`的集合，其中包含一个文件名`n06596364_9591.JPEG`。然后使用列表推导式遍历`relpaths`列表，将不包含在`ignore`集合中的路径字符串添加到新列表`relpaths`中。接下来，如果方法所属的类的`config`属性中存在`sub_indices`键，则将该键的值解析为一个索引列表，并使用这些索引获取相应的类别名称列表。在这些类别名称列表中过滤掉`relpaths`中不属于这些类别的路径字符串，并返回剩余的路径字符串列表。如果`config`属性中不存在`sub_indices`键，则直接返回`relpaths`列表。

总之，这个方法的作用是根据一些过滤条件来筛选给定的路径字符串列表，并返回筛选后的新列表。

class Positional_GAT(torch.nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, n_heads, location_embedding_dim, filters_1, filters_2, dropout): super(Positional_GAT, self).__init__() self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.n_heads = n_heads self.filters_1 = filters_1 self.filters_2 = filters_2 self.dropout = dropout self.location_embedding_dim = location_embedding_dim self.setup_layers() def setup_layers(self): self.GAT_1 = GATConv(in_channels=self.in_channels,out_channels=self.filters_1, heads=self.n_heads, dropout=0.1) self.GAT_2 = GATConv(in_channels=self.filters_1 * self.n_heads + self.location_embedding_dim, out_channels=self.out_channels, heads=self.n_heads, dropout=0.1, concat=False) def forward(self, edge_indices, features, location_embedding): features = torch.cat((features, location_embedding), dim=-1) features = self.GAT_1(features, edge_indices) features = torch.nn.functional.relu(features) features = torch.nn.functional.dropout(features, p=self.dropout, training=self.training) features = torch.cat((features, location_embedding), dim=-1) features = self.GAT_2(features, edge_indices) return features

这段代码实现了一个名为Positional_GAT的模型，它基于GAT（Graph Attention Network）模型，并添加了位置嵌入（location embedding）来考虑节点在图中的位置信息。具体来说，该模型包含一个GATConv层（表示第一层GAT），它将输入的特征向量（features）和边的索引（edge_indices）作为输入，并输出一个新的特征向量。第二层GATConv层将第一层的输出、位置嵌入和边的索引作为输入，并输出最终的特征向量。在模型的前向传播过程中，将输入的特征向量和位置嵌入在最开始的时候拼接在一起，然后经过第一层GATConv层进行处理，接着经过ReLU激活函数和dropout层。最后再次将特征向量和位置嵌入拼接在一起，经过第二层GATConv层得到输出结果。整个模型可以用于图分类、节点分类等任务。