io = open.__self__ def uN(b): out = 0 for i in range(len(b)): out |= (b[i] & 0xff) << i*8 return out def u64(x): assert len(x) == 8 return uN(x) def u32(x): assert len(x) == 4 return uN(x) def u16(x): assert len(x) == 2 return uN(x) def p64(x): s = bytearray() while x > 0: s.append(x & 0xff) x >>= 8 return s.ljust(8, b'\0') def flat(*args): return b''.join(args)

时间: 2023-11-26 15:04:37 浏览: 33
这段代码定义了一些读写二进制数据的函数: - `uN(b)` 函数将字节数组转化为整数,函数中使用了位运算。参数 `b` 是字节数组,函数返回一个整数。 - `u64(x)` 函数将 8 字节字节数组转化为 64 位整数。函数中调用了 `uN(b)` 函数。参数 `x` 是 8 字节字节数组,函数返回一个 64 位整数。 - `u32(x)` 函数将 4 字节字节数组转化为 32 位整数。函数中调用了 `uN(b)` 函数。参数 `x` 是 4 字节字节数组,函数返回一个 32 位整数。 - `u16(x)` 函数将 2 字节字节数组转化为 16 位整数。函数中调用了 `uN(b)` 函数。参数 `x` 是 2 字节字节数组,函数返回一个 16 位整数。 - `p64(x)` 函数将 64 位整数转化为 8 字节字节数组。参数 `x` 是一个 64 位整数,函数返回一个 8 字节字节数组。 - `flat(*args)` 函数将多个字节数组拼接起来,返回一个新的字节数组。参数 `*args` 是可变参数,可以传入任意个字节数组。
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def __init__(self,img,io=0,tips=[],): ''' Constructor ''' self.__idIdx=io.getCurrentID() self.__img = img self.__io = io self.__id = io.getID() self.__height, self.__width = np.shape(self.__img) self.__tips=tips self.__fail=False def getFail(self): return self.__fail def setTips(self,tips): ''' BAD HACK. DO IT CLEAN IN THE REFACTORED VERSION ''' self.__tips=tips解释每一行代码意思

这是一个 Python 类的构造函数,用于初始化对象的属性。下面是这个函数的每一行代码的解释: ```python def __init__(self, img, io=0, tips=[]): ''' Constructor ''' ``` 这是构造函数的定义,它有三个参数:`img`,表示要传递的图像;`io`,表示传递的图像的输入输出方式,默认为0;`tips`,表示传递的提示列表,默认为空列表。 ```python self.__idIdx=io.getCurrentID() ``` 这一行代码调用 `io` 对象的 `getCurrentID()` 方法,并将返回值赋值给 `self.__idIdx` 属性。 ```python self.__img = img ``` 这一行代码将传递进来的 `img` 参数赋值给 `self.__img` 属性。 ```python self.__io = io ``` 这一行代码将传递进来的 `io` 参数赋值给 `self.__io` 属性。 ```python self.__id = io.getID() ``` 这一行代码调用 `io` 对象的 `getID()` 方法,并将返回值赋值给 `self.__id` 属性。 ```python self.__height, self.__width = np.shape(self.__img) ``` 这一行代码使用 `numpy` 库中的 `shape` 函数获取传递进来的图像的高度和宽度,并将它们分别赋值给 `self.__height` 和 `self.__width` 属性。 ```python self.__tips=tips ``` 这一行代码将传递进来的 `tips` 参数赋值给 `self.__tips` 属性。 ```python self.__fail=False ``` 这一行代码将 `self.__fail` 属性初始化为 False。 ```python def getFail(self): return self.__fail ``` 这是一个返回函数,用于返回 `self.__fail` 属性的值。 ```python def setTips(self, tips): ''' BAD HACK. DO IT CLEAN IN THE REFACTORED VERSION ''' self.__tips = tips ``` 这是一个设置函数,用于设置 `self.__tips` 属性的值。需要注意的是,这个函数中有一个注释,表示该函数的实现不够干净。建议在重构版本中进行修改。

io = open.__self__ def uN(b): out = 0 for i in range(len(b)): out |= (b[i] & 0xff) << i*8 return out def u64(x): assert len(x) == 8 return uN(x) def u32(x): assert len(x) == 4 return uN(x) def u16(x): assert len(x) == 2 return uN(x) def p64(x): s = bytearray() while x > 0: s.append(x & 0xff) x >>= 8 return s.ljust(8, b'\0') def flat(*args): return b''.join(args) class File(io._RawIOBase): def readinto(self, buf): global view view = buf def readable(self): return True

这段代码定义了一些通用的函数和类,用于文件读写和数据处理。具体的分析如下: - `io = open.__self__`:将`io`指向`open()`函数的`self`属性,用于后续调用`File`类的方法。 - `uN(b)`:将字节数组`b`转换成整数,其中`i*8`是为了计算每个字节所占的位数。 - `u64(x)`、`u32(x)`、`u16(x)`:分别将长度为8、4、2的字节数组`x`转换成整数。 - `p64(x)`:将整数`x`转换成长度为8的字节数组,并在末尾用空字节填充。 - `flat(*args)`:将多个字节数组拼接成一个新的字节数组。 - `File(io._RawIOBase)`:自定义一个文件类,继承自`io._RawIOBase`类,并实现了`readinto()`和`readable()`方法。 - `readinto(self, buf)`:将文件内容读取到缓冲区`buf`中,并在全局变量`view`中保存缓冲区的引用。 - `readable(self)`:返回文件是否可读的布尔值。 以上是代码的分析,如果您还有问题或需要更详细的解释,请告诉我。

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请解释此段代码class GATrainer(): def __init__(self, input_A, input_B): self.program = fluid.default_main_program().clone() with fluid.program_guard(self.program): self.fake_B = build_generator_resnet_9blocks(input_A, name="g_A")#真A-假B self.fake_A = build_generator_resnet_9blocks(input_B, name="g_B")#真B-假A self.cyc_A = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_B, "g_B")#假B-复原A self.cyc_B = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_A, "g_A")#假A-复原B self.infer_program = self.program.clone() diff_A = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_A, y=self.cyc_A)) diff_B = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_B, y=self.cyc_B)) self.cyc_loss = ( fluid.layers.reduce_mean(diff_A) + fluid.layers.reduce_mean(diff_B)) * cycle_loss_factor #cycle loss self.fake_rec_B = build_gen_discriminator(self.fake_B, "d_B")#区分假B为真还是假 self.disc_loss_B = fluid.layers.reduce_mean( fluid.layers.square(self.fake_rec_B - 1))###优化生成器A2B,所以判别器结果越接近1越好 self.g_loss_A = fluid.layers.elementwise_add(self.cyc_loss, self.disc_loss_B) vars = [] for var in self.program.list_vars(): if fluid.io.is_parameter(var) and var.name.startswith("g_A"): vars.append(var.name) self.param = vars lr = 0.0002 optimizer = fluid.optimizer.Adam( learning_rate=fluid.layers.piecewise_decay( boundaries=[ 100 * step_per_epoch, 120 * step_per_epoch, 140 * step_per_epoch, 160 * step_per_epoch, 180 * step_per_epoch ], values=[ lr, lr * 0.8, lr * 0.6, lr * 0.4, lr * 0.2, lr * 0.1 ]), beta1=0.5, name="g_A") optimizer.minimize(self.g_loss_A, parameter_list=vars)

#创建一个dataset类。 import os import pandas as pd from torchvision.io import read_image from torch.utils.data import Dataset from torch.utils.data import DataLoader import chardet with open(r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\batches.meta', 'rb') as fp: result = chardet.detect(fp.read()) print(result) class CustomImageDataset(Dataset): def __init__(self, annotations_file, img_dir, transform=None, target_transform=None): #self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file, sep=' ', header=None, encoding=result['encoding']) self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file, sep=';', header=None, encoding=result['encoding']) self.img_labels[0] = self.img_labels[0].astype(str).str.cat(sep=' ') # 合并第一列为完整文件名 self.img_dir = img_dir self.transform = transform self.target_transform = target_transform def __len__(self): return len(self.img_labels) def __getitem__(self, idx): img_path = os.path.join(self.img_dir, self.img_labels.iloc[idx, 0]) image = read_image(img_path) label = self.img_labels.iloc[idx, 1] if self.transform: image = self.transform(image) if self.target_transform: label = self.target_transform(label) return image, label train_dataset = CustomImageDataset(annotations_file=r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\batches.meta', img_dir = r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\data_batch_1',transform=None, target_transform=None) test_dataset = CustomImageDataset(annotations_file=r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\batches.meta', img_dir = r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\test_batch',transform=None, target_transform=None) train_features, train_labels = next(iter(train_dataloader)) print(f"Feature batch shape: {train_features.size()}") print(f"Labels batch shape: {train_labels.size()}") img = train_features[0].squeeze() label = train_labels[0] plt.imshow(img, cmap="gray") plt.show() print(f"Label: {label}")

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