import os def record_sample_indexes(test_folder, test_file_extension, original_test_file, index_folder): # 读取原测试集文件的内容 with open(original_test_file, 'r') as f: original_test_lines = f.readlines() # 遍历测试文件夹中的每个测试文件 for filename in os.listdir(test_folder): if filename.endswith(test_file_extension): test_file = os.path.join(test_folder, filename) index_file = os.path.join(index_folder, f"index{os.path.splitext(filename)[0]}.txt") # 读取当前测试文件的内容 with open(test_file, 'r') as f: test_lines = f.readlines() # 获取当前测试文件中每个样本在原测试集中的位置，并记录到索引文件中 with open(index_file, 'w') as f_index: for line in test_lines: line_parts = line.strip().split('\t') sample_id = int(line_parts[-1]) index = original_test_lines.index(f"{sample_id}\n") + 1 f_index.write(f"{index}\n") # 指定测试文件夹路径、测试文件扩展名、原测试集文件路径和索引文件夹路径 test_folder = 'exp1_test' test_file_extension = '.new' original_test_file = 'task1.test.new' index_folder = 'exp1_test_index' # 调用函数进行记录每个样本在原测试集中的位置 record_sample_indexes(test_folder, test_file_extension, original_test_file, index_folder)

这段代码是一个 Python 函数，用于记录测试集中每个样本在原测试集中的位置，并将其写入索引文件中。具体实现为：

1. 首先读取原测试集文件的内容，保存在 `original_test_lines` 列表中。
2. 然后遍历测试文件夹中的每个测试文件，如果文件名以指定的测试文件扩展名结尾，则处理该文件。
3. 对于每个测试文件，读取其内容到 `test_lines` 列表中。
4. 遍历测试文件中的每一行，将其分割成若干部分，其中最后一部分是样本 ID。
5. 在原测试集中找到对应样本 ID 的行，并记录该行的位置（即行号）。
6. 将该位置写入索引文件中。
7. 最终得到的索引文件名为 `index{文件名}.txt`，文件内容是每个样本在原测试集中的位置。

代码中的参数有：

- `test_folder`: 测试文件夹路径
- `test_file_extension`: 测试文件扩展名
- `original_test_file`: 原测试集文件路径
- `index_folder`: 索引文件夹路径

调用该函数即可实现记录每个样本在原测试集中的位置。

相关问题

class ConstrainedList (list): """Constrains the list class so it offers only the following primitive array API: - `lst[i]` for getting and setting a value at an *existing, positive* index `i` - `len(lst)` to obtain the number of slots - `lst.append(None)` to grow the list by *one slot at a time* - `del lst[len(lst)-1]` to delete the last slot in a list All other operations will result in an exception being raised. """ def __init__(self, *args): super().__init__(*args) def append(self, value): if value is not None: raise ValueError('Can only append None to constrained list!') super().append(value) def __getitem__(self, idx): if idx < 0 or idx >= len(self): raise ValueError('Can only use positive, valid indexes on constrained lists!') return super().__getitem__(idx) def __setitem__(self, idx, value): if idx < 0 or idx >= len(self): raise ValueError('Can only use positive, valid indexes on constrained lists!') super().__setitem__(idx, value) def __delitem__(self, idx): if idx != len(self)-1: raise ValueError('Can only delete last item in constrained list!') super().__delitem__(idx) def __getattribute__(self, name): if name in ('insert', 'pop', 'remove', 'min', 'max', 'index', 'count', 'clear', 'copy', 'extend'): raise AttributeError('Method "' + name + '" not supported on constrained list!') else: return super().__getattribute__(name) # __getattribute__ isn't called for special methods, so the following are needed def __add__(self, value): raise AttributeError('Constrained lists do not support `+`!') def __contains__(self, value): raise AttributeError('Constrained lists do not support `in`!') def __eq__(self, value): raise AttributeError('Constrained lists do not support `==`!') def __iter__(self): raise AttributeError('Constrained lists do not support iteration!') def __str__(self): raise AttributeError('Constrained lists do not support stringification!') def __repr__(self): raise AttributeError('Constrained lists do not support stringification!') # for testing only! (don't use this in your ArrayList implementation) def _as_list(self): return list(super().__iter__())

这是一个对 Python 内置的 list 类进行约束的自定义类 ConstrainedList。它只支持以下简单数组 API：
- 通过 *已存在的正索引* `i` 获取和设置列表中的值：`lst[i]`
- 通过 `len(lst)` 获取槽的数量
- 通过每次增加一个槽来增加列表：`lst.append(None)`
- 通过删除列表中的最后一个槽来减少列表：`del lst[len(lst)-1]`

所有其他操作将导致引发异常。在 ConstrainedList 中实现了对这些 API 的限制，通过重写内置方法（如 `__getitem__`、`__setitem__`、`__delitem__` 和 `__getattribute__`）实现了限制。

def __getitem__(self, index): if self.args.cached: (label, _, image) = self.data[index] else: (label, _file) = self.file_indexes[index] image = self._load_rml(_file) n_label = self.classes.index(label) return torch.tensor(image).float(), torch.tensor(n_label).long()把这段代码基于pytorch改为基于mindspore

以下是基于MindSpore的代码实现：

import mindspore.dataset as ds
import mindspore.dataset.transforms.py_transforms as py_transforms
import mindspore.common.dtype as mstype
import numpy as np

class MyDataset:
    def __init__(self, args):
        self.args = args
        self.classes = sorted(list(set([item[0] for item in self.args.data])))
        self.data = self.args.data
        self.file_indexes = [(item[0], idx) for idx, item in enumerate(self.args.data)]

    def _load_rml(self, file):
        # 加载数据的代码
        pass

    def __getitem__(self, index):
        if self.args.cached:
            (label, _, image) = self.data[index]
        else:
            (label, file_idx) = self.file_indexes[index]
            image = self._load_rml(self.args.data[file_idx][1])
        n_label = self.classes.index(label)
        return np.array(image).astype(np.float32), np.array(n_label).astype(np.int32)
    
    def __len__(self):
        return len(self.file_indexes)

# 数据增强
transform = py_transforms.Compose([
    py_transforms.Resize((224, 224)),
    py_transforms.RandomHorizontalFlip(),
    py_transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 数据集加载
ds.config.set_seed(1)
ds_train = ds.GeneratorDataset(MyDataset(args), ["image", "label"])
ds_train = ds_train.shuffle(buffer_size=1000)
ds_train = ds_train.batch(batch_size=args.batch_size, drop_remainder=True)
ds_train = ds_train.map(operations=transform, input_columns="image", num_parallel_workers=4)
ds_train = ds_train.map(operations=lambda x, y: (mindspore.Tensor(x, mstype.float32), mindspore.Tensor(y, mstype.int32)))

注意：MindSpore的数据增强需要使用`transforms`模块中的函数，而数据集加载则需要使用`GeneratorDataset`类。在MindSpore中，需要使用`mindspore.Tensor`将数据转换为张量类型。