apple2orange

引用: apple2orange.pb是一个模型文件，可以将苹果图片转换为橘子图片。同样地，orange2apple.pb也是一个模型文件，可以将橘子图片转换为苹果图片。你可以使用这些模型文件对你的图片进行转换操作。

引用: 你可以使用以下命令对测试图片进行转换操作：
python inference.py --model pretrained/apple2orange.pb --input data/apple2orange/testA/n07740461_111.jpg --output data/apple2orange/output_sample.jpg --img_size 256

引用: 在转换过程中，你可以通过Images选项查看转换结果。左侧显示原始的苹果图像，中间显示模型将苹果图像转换为橘子图像的结果，右侧显示将橘子图像还原的结果。

相关问题

有一个文本文件test.txt,里面包含如下数据: apple,banana,lemen,orange,grape,pear,peach grape,pear,peach,strawberry,cherry apple,orange,grape strawberry,cherry,lemen orange,grape,pear,apple 要求: 在Spark编程环境下实现以下任务: 1、找出包含apple的行 2、将包含apple的行按照“,”进行分割,得到一个列表集合 3、将集合中重复的单词去掉 4、将数据存储到hdfs中的/output目录下

我的回答是：

1、可以使用Spark中的filter函数过滤出包含“apple”的行，如下所示：
lines = sc.textFile("test.txt")
apple_lines = lines.filter(lambda line: "apple" in line)

2、可以使用Spark中的map函数将每个包含“apple”的行按照“,”进行分割，如下所示：
words = apple_lines.map(lambda line: line.split(","))

3、可以使用Spark中的flatMap函数将每个列表展开，并使用distinct函数去掉重复的单词，如下所示：
unique_words = words.flatMap(lambda lst: lst).distinct()

4、最后可以使用Spark中的saveAsTextFile函数将处理结果存储到HDFS的“/output”目录下，如下所示：
unique_words.saveAsTextFile("hdfs:///output")

"[apple,banana,orange]"怎么变成[apple,banana,orange]

可以使用Python的eval()函数将字符串转换为列表，示例代码如下：

s = "[apple,banana,orange]"
l = eval(s)
print(l)

输出结果为：

['apple', 'banana', 'orange']