for img in glob.glob()

这段代码使用了 Python 的 glob 模块中的 glob() 函数来匹配指定模式的文件路径。在循环中，使用 glob.glob() 函数来获取符合指定模式的文件路径，并将每个文件路径存储在变量 img 中进行遍历。

glob.glob() 函数接受一个字符串参数，该参数是一个文件路径模式。这个模式可以包含通配符（例如 * 和 ?），用于匹配文件名中的特定部分。函数将返回匹配模式的文件路径列表。

通过使用 glob.glob() 函数，你可以轻松地获取符合特定模式的文件列表。在循环中，你可以对每个文件执行自定义的操作，例如读取图片数据、进行图像处理等。

相关问题

cate = [path + x for x in os.listdir(path) if os.path.isdir(path + x)] imgs: List[object] = [] labels = [] for idx, folder in enumerate(cate): for im in glob.glob(folder + '/*.jpg'): img: object = cv2.imread(im) img = cv2.resize(img, (w, h)) imgs.append(img) labels.append(idx) return np.asarray(imgs, np.float32), np.asarray(labels, np.int32)

这是一个函数，它的参数是文件夹路径path、图像的宽度w和高度h。该函数的作用是读取文件夹中所有的.jpg格式的图像文件，并将它们缩放到指定的大小(w,h)。函数返回一个元组，第一个元素是一个numpy数组，其中包含所有缩放后的图像数据，第二个元素是一个numpy数组，其中包含每个图像所属的类别标签。类别标签是根据文件夹的名称自动分配的，即每个文件夹的名称都对应一个唯一的整数标签。

def data_generator(): for folder in os.listdir("D:/wjd"): for file in os.listdir("D:/wjd/"+folder): file_paths = glob.glob('D:/wjd/*.png') for file_path in file_paths: img = Image.open(file_path) img = img.resize((224, 224)) img_arr = np.array(img) img_tensor = tf.convert_to_tensor(img_arr) img_tensor = tf.expand_dims(img_tensor, axis=0) print(img_tensor.shape) print(img_tensor.shape) # 输出张量的形状，我感觉不对，我应该删除那两行代码啊

是的，你是正确的。在这个数据生成器函数中，`print(img_tensor.shape)` 这行代码是不必要的，因为它只是输出张量的形状，而不是将它们返回给调用者。因此，你可以将这两行代码删除，如下所示：

def data_generator():
    for folder in os.listdir("D:/wjd"):
        for file in os.listdir("D:/wjd/"+folder):
            file_paths = glob.glob('D:/wjd/*.png')
            for file_path in file_paths:
                img = Image.open(file_path)
                img = img.resize((224, 224))
                img_arr = np.array(img)
                img_tensor = tf.convert_to_tensor(img_arr)
                img_tensor = tf.expand_dims(img_tensor, axis=0)
                yield img_tensor

这样修改后，这个函数将会生成一个张量序列，每个张量代表一个图片。你可以将这个函数作为参数传递给你的模型，用于训练和测试。