def read_files(data_dir):#按照行读取文件，去除空格，按照行将文件数据记录在列表中，返回每个列表 with open(data_dir , 'r') as f: pos_pos = f.readlines()#一行一行读取文件内容，并返回一个列表 pos_pos = [list(map(int, sen.split(' '))) for sen in pos_pos]data_dir ="D:/Anaconda/Jupyter_Notebook/TIPRDC-main/Text/twitteraae_limited_aa" t=read_files(data_dir),这段代码出现问题ValueError: invalid literal for int() with base 10: '293846693215096832\t"Tue'

这个问题可能是因为你在尝试将一个字符串转换为整数时出现了错误，因为字符串中包含了除数字以外的其他字符。你可以尝试检查一下数据文件中的每一行，看看其中是否包含了非数字字符。如果是这样的话，你需要先将这些非数字字符去除掉，然后再进行转换。你可以使用Python中的正则表达式来去除非数字字符，例如：

import re

def read_files(data_dir):
    with open(data_dir , 'r') as f:
        pos_pos = f.readlines()
        pos_pos = [re.sub(r'\D', ' ', sen).strip() for sen in pos_pos]  # 去除非数字字符
        pos_pos = [list(map(int, sen.split())) for sen in pos_pos]
    return pos_pos

data_dir ="D:/Anaconda/Jupyter_Notebook/TIPRDC-main/Text/twitteraae_limited_aa" 
t = read_files(data_dir)

这段代码中，`re.sub(r'\D', ' ', sen)` 会将字符串 `sen` 中的非数字字符替换为空格，然后用 `strip()` 函数去掉字符串两端的空格，最后再将字符串分割成一个个整数。

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def __build_img_label(self, txt_path, train_data_dir): #读取数据集的标签 try: res = [] content = '' with open(txt_path, 'r', encoding='utf-8') as txt_f: content = txt_f.read() res = content.split(',') #“%s”% 是一种字符串格式化的语法， 基本用法是将值插入到%s占位符的字符串中 if len(res) == 2: res[0] = '%s/%s'% (train_data_dir, res[0].strip())# 去除字符串首尾的空格或换行符 res[1] = int(res[1].strip()) #strip()用于移除字符串首尾指定字符 return res except: log.logging.error('%s' % traceback.format_exc())

这段代码是用来读取数据集的标签，其中参数txt_path是标签存放的文件路径，train_data_dir是训练数据集存放的目录。函数首先打开txt_path指定的文件，读取其中的内容，然后以逗号为分隔符将内容分割成一个列表，列表中的第一个元素是图片文件的相对路径，第二个元素是图片的标签。接下来，函数将图片文件的相对路径与train_data_dir拼接成完整的路径，并将标签转化为整数类型。最后，函数返回一个包含图片路径和标签的列表。如果读取失败，函数会记录错误信息并返回None。

def load_data(): root_dir = 'data' files = os.listdir(root_dir) data = [] for file in files: if file.endswith('.npy'): path = os.path.join(root_dir, file) data.append(np.load(path)) data = np.concatenate(data, axis=0) return data

这段代码定义了一个 load_data 函数，函数实现的功能是从 'data' 目录下读取所有以 '.npy' 结尾的文件，并将它们读入内存中，最后使用 numpy.concatenate 方法将这些数据拼接成一个大的数据集，最终返回这个数据集。

具体实现过程如下：

1. 定义变量 root_dir 并将其赋值为 'data'，表示数据存放的目录路径。

2. 使用 os.listdir 方法获取目录下的所有文件列表，并将其存储在变量 files 中。

3. 定义一个空列表 data，用于存储所有读取的数据。

4. 遍历 files 列表中的每个文件，如果文件以 '.npy' 结尾，则读取该文件，并将其添加到 data 列表中。

5. 使用 numpy.concatenate 方法将 data 列表中的所有数据拼接成一个大的数据集。

6. 返回拼接后的数据集。

需要注意的是，这段代码使用了 numpy 库来处理数据，因此在使用前需要先导入 numpy 库。另外，在使用 os.path.join 方法拼接文件路径时，需要保证 root_dir 和文件名之间使用斜杠进行分隔。