# 指定.npy文件的目录 directory = r"C:\Users\czt\Desktop\zhiyuan_project\eeg_data\2023.8\de_data\de_007_14"这一段在MacBook中应该怎么写

在MacBook中，你可以使用以下方式指定.npy文件的目录：

directory = "/Users/czt/Desktop/zhiyuan_project/eeg_data/2023.8/de_data/de_007_14"

请确保路径中的斜杠方向是向前的斜杠（/），而不是向后的斜杠（\）。

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VGG_MEAN = [103.939, 116.779, 123.68] class Vgg19: def __init__(self, vgg19_npy_path=None): if vgg19_npy_path is None: path = inspect.getfile(Vgg19) path = os.path.abspath(os.path.join(path, os.pardir)) path = os.path.join(path, "vgg19.npy") vgg19_npy_path = path print(vgg19_npy_path) self.data_dict = np.load(vgg19_npy_path, encoding='latin1').item() print("npy file loaded")

这段代码进一步完善了之前定义的Vgg19类，其中np.load()函数用于载入预先训练好的VGG19模型的参数，encoding='latin1'参数用于指定读取文件时使用的编码方式。该函数返回一个字典类型的对象，包含了VGG19模型中所有层的权重和偏置等参数。这些参数被存储在self.data_dict变量中，并在载入完成后打印了一条提示信息。

给我翻译一下 if trained == 0: train_label, train_data = trainingDataSet() else: pk_file = open('data_set/train_set_label.pk1', 'rb') train_label = pickle.load(pk_file) pk_file.close() train_data = np.load('data_set/train_set_data.npy') testFileList = listdir('testDigits') error_sum = 0 test_number = len(testFileList) result_list = []

如果训练等于零，则训练标签和数据为训练数据集，否则打开' data_set / train_set_label.pk1 '文件，加载训练标签，关闭文件，训练数据为' data_set / train_set_data.npy '. 然后，将'testDigits'文件夹中的文件列表转为一个列表。 错误总数设置为0，测试数量设置为测试文件列表长度，结果列表为空。