def _prepare_synset_to_human(self): SIZE = 2655750 URL = "https://heibox.uni-heidelberg.de/f/9f28e956cd304264bb82/?dl=1" self.human_dict = os.path.join(self.root, "synset_human.txt") if (not os.path.exists(self.human_dict) or not os.path.getsize(self.human_dict)==SIZE): download(URL, self.human_dict)解析

这段代码定义了一个名为`_prepare_synset_to_human()`的私有方法，用于准备将WordNet同义词集（Synset）ID映射到人类可读词汇的字典。具体来说，该方法首先定义了一个常量`SIZE`（值为2655750）和一个常量`URL`（值为WordNet同义词集ID到人类可读词汇映射字典的下载链接）。然后，该方法使用`os.path.join()`函数将WordNet数据集的根目录和将要下载的字典文件名拼接起来，得到字典文件的完整路径，并将其赋值给`self.human_dict`属性。

接着，该方法通过两个条件判断语句检查字典文件是否已经存在且大小是否为`SIZE`。如果字典文件不存在或大小不为`SIZE`，则调用`download()`函数从`URL`指定的链接下载字典文件并保存到`self.human_dict`指定的路径中。

总之，这段代码的作用是下载WordNet同义词集ID到人类可读词汇映射字典，并将其保存到指定的文件路径中。

相关问题

class ImageNetValidation(ImageNetBase): NAME = "ILSVRC2012_validation" URL = "http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/" AT_HASH = "5d6d0df7ed81efd49ca99ea4737e0ae5e3a5f2e5" VS_URL = "https://heibox.uni-heidelberg.de/f/3e0f6e9c624e45f2bd73/?dl=1" FILES = [ "ILSVRC2012_img_val.tar", "validation_synset.txt", ] SIZES = [ 6744924160, 1950000, ]解析

这是一个ImageNetValidation数据集的子类，该类继承自ImageNetBase。其中，ImageNetBase是一个基类，用于处理ImageNet数据集的通用方法，而ImageNetValidation则是特定版本的ImageNet数据集，用于进行图像分类任务。

具体解析如下：

1. NAME = "ILSVRC2012_validation"，定义了数据集的名称为“ILSVRC2012_validation”。

2. URL = "http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/"，定义了数据集的下载链接为"http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/"。

3. AT_HASH = "5d6d0df7ed81efd49ca99ea4737e0ae5e3a5f2e5"，定义了数据集文件的校验码，用于验证文件的完整性和一致性。

4. VS_URL = "https://heibox.uni-heidelberg.de/f/3e0f6e9c624e45f2bd73/?dl=1"，定义了数据集的下载链接，可以从该链接下载ImageNetValidation数据集。

5. FILES = ["ILSVRC2012_img_val.tar", "validation_synset.txt"]，定义了数据集的文件列表，其中"ILSVRC2012_img_val.tar"是包含所有图像的压缩文件，"validation_synset.txt"是包含所有类别标签的文件。

6. SIZES = [6744924160, 1950000]，定义了每个文件的大小（以字节为单位），用于验证文件的完整性和正确性。

通过这些定义，可以方便地下载和解压缩数据集文件，并读取数据集中的图像和标签信息，以进行图像分类任务的训练和测试。