self.h = h5py.File(os.path.join(data_folder, self.split + '_IMAGES_' + data_name + '.hdf5'), 'r')什么意思

这行代码是在Python中使用h5py库打开一个HDF5文件。HDF5是一种用于存储和组织大量数据的文件格式。这行代码的作用是打开一个名为"data_name"的HDF5文件，并将其存储在变量self.h中。其中，data_folder是文件所在的文件夹路径，self.split是文件的分割方式（例如训练集、测试集等）。最后的'r'表示以只读方式打开该文件。

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为每句代码做注释：def data_set_split(src_data_folder, target_data_folder, train_scale=0.8, val_scale=0.1, test_scale=0.1): print("开始数据集划分") class_names = os.listdir(src_data_folder) split_names = ['train', 'val', 'test'] for split_name in split_names: split_path = os.path.join(target_data_folder, split_name) if os.path.isdir(split_path): pass else: os.mkdir(split_path) for class_name in class_names: class_split_path = os.path.join(split_path, class_name) if os.path.isdir(class_split_path): pass else: os.mkdir(class_split_path)

# 定义一个函数 data_set_split，用于将数据集划分为训练集、验证集和测试集
# 参数 src_data_folder 表示原始数据集的目录路径
# 参数 target_data_folder 表示划分后数据集的目标路径
# 参数 train_scale 表示训练集所占比例，默认为 0.8
# 参数 val_scale 表示验证集所占比例，默认为 0.1
# 参数 test_scale 表示测试集所占比例，默认为 0.1
def data_set_split(src_data_folder, target_data_folder, train_scale=0.8, val_scale=0.1, test_scale=0.1):
# 输出提示信息
print("开始数据集划分")
# 获取原始数据集中的类别名称
class_names = os.listdir(src_data_folder)
# 定义一个列表 split_names，表示划分后的三个子集名称
split_names = ['train', 'val', 'test']
# 遍历每个子集名称
for split_name in split_names:
# 创建子集目录
split_path = os.path.join(target_data_folder, split_name)
if os.path.isdir(split_path):
# 如果目录已经存在，则跳过
pass
else:
# 否则创建目录
os.mkdir(split_path)
# 遍历每个类别名称
for class_name in class_names:
# 创建每个类别在当前子集中的目录
class_split_path = os.path.join(split_path, class_name)
if os.path.isdir(class_split_path):
# 如果目录已经存在，则跳过
pass
else:
# 否则创建目录
os.mkdir(class_split_path)

self.files_1 = [] self.files_2 = [] # 获取self.file_path路径下的文件和文件夹 self.items = os.listdir(self.file_path) for item in self.items: # 判断是否为文件 if os.path.isfile(os.path.join(self.file_path, item)): # 判断文件扩展名是否在custom_order列表中 if os.path.splitext(item)[1] in self.custom_order: self.files_1.append(item) # 判断是否为文件夹 elif os.path.isdir(os.path.join(self.file_path, item)): # 打开文件夹并获取其中的文件 folder_path = os.path.join(self.file_path, item) folder_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if os.path.isfile(os.path.join(folder_path, f)) and os.path.splitext(f)[1] in self.custom_order] self.files_2.extend(folder_files) # 打印获取到的文件列表 # 对self.files_1按照self.custom_order排序 self.files_1 = sorted(self.files_1, key=lambda x: self.custom_order.index(os.path.splitext(x)[1])) self.files_2 = sorted(self.files_2, key=lambda x: self.custom_order.index(os.path.splitext(x)[1])) print(self.files_1) print(self.files_2)如何获取self.files_2的路径

要获取`self.files_2`中每个文件的完整路径，你可以在添加文件到`self.files_2`列表时保存文件的绝对路径。以下是修改后的代码示例：

self.files_1 = []
self.files_2 = []
self.items = os.listdir(self.file_path)
for item in self.items:
    if os.path.isfile(os.path.join(self.file_path, item)):
        if os.path.splitext(item)[1] in self.custom_order:
            self.files_1.append(item)
    elif os.path.isdir(os.path.join(self.file_path, item)):
        folder_path = os.path.join(self.file_path, item)
        folder_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if
                        os.path.isfile(os.path.join(folder_path, f)) and os.path.splitext(f)[1] in self.custom_order]
        self.files_2.extend(folder_files)

self.files_1 = sorted(self.files_1, key=lambda x: self.custom_order.index(os.path.splitext(x)[1]))
self.files_2 = sorted(self.files_2, key=lambda x: self.custom_order.index(os.path.splitext(x)[1]))

print(self.files_1)
print(self.files_2)

这样，`self.files_2`列表中的每个元素都是文件的完整路径，包括文件夹路径和文件名。你可以使用`os.path.abspath()`函数获取文件的绝对路径。