for i, folder in enumerate(folder_list): folder_path = join(data_path, folder) classfile_list_all.append( [ join(folder_path, cf) for cf in listdir(folder_path) if (isfile(join(folder_path,cf)) and cf[0] != '.')]) random.shuffle(classfile_list_all[i])

这段代码循环遍历文件夹列表，拼接文件夹路径，然后将文件夹中所有文件加入到classfile_list_all列表中，同时对该列表进行随机排序。其中，i表示当前文件夹在列表中的索引，folder表示当前文件夹名，folder_path为拼接后的文件夹路径，classfile_list_all为存储文件路径的列表。判断文件是否是隐藏文件的条件为文件名首字母不为点号。

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def get_data_eval(array_folder,raster_file, reference_file): df = TransformCoordonates(raster_file,reference_file) array_folder_list = sorted(os.listdir(array_folder)) array_files = [] array_file_name = [] for n,arr_file in enumerate(array_folder_list): if arr_file.endswith('.npy'): array_files.append(np.load(array_folder+'/'+arr_file,allow_pickle=True)) array_file_name.append(arr_file[:-4]) else: print(arr_file, 'Not Supported') for j,class_ in enumerate(array_files): class_ = np.array(class_, dtype =float) array_val = [] for i in df['position']: try: val = class_[i[0], i[1]] array_val.append(val) except: val = np.nan array_val.append(val) df[array_file_name[j]] = array_val label_list = df['label'].unique() label_class = [] for i in range(0,len(label_list)): label_class.append(i) df['type'] = df['label'].replace(label_list, label_class) df_train = df.drop(['longitude','latitude','label','coordinates','position','row','col'], axis = 1) return df_train, [array_files, array_file_name]

这段代码看起来像是一个函数，函数名为 get_data_eval，有三个参数：array_folder，raster_file，和 reference_file。函数的作用看起来是从一个文件夹中读取Numpy数组数据，然后利用TransformCoordonates函数对这些数组进行坐标变换，并且根据坐标变换后的位置信息从数组中提取对应的值，最终将这些值和相应的标签信息整理成一个DataFrame对象，并返回该对象和原始的数组数据。具体实现过程中，函数使用了os模块对文件夹中的文件进行遍历和筛选，使用了numpy模块对数组数据进行读取和处理，使用了pandas模块对数据进行整合和组织。

修改以下代码，用for循环遍历图片的文件夹 def get_results(item): #读取文件 # file = get_files(path) #加载模型 model = Net() checkpoint = torch.load('./imageupload/weights.tar',map_location='cpu') model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict']) # for i, item in enumerate(file): #加载图片 item=Imggg.open(item).convert('L') #输入至模型 score=model(process_image(item)) #计算softmax，即该图片属于各类的概率 #probability = nn.functional.softmax(score,dim=1) #找到最大概率对应的索引号，该图片即为该索引号对应的类别 _,lable= torch.max(score,1) return classes[lable] folder_path = 'F:/项目2 服装分类助手/服装分类助手-工程/fashion-classify/imageupload/tupian' a = 0 b = 0 for filename in os.listdir(folder_path): img_path = os.path.join(folder_path, filename) class_label = get_results(img_path) # 假设此函数可以获取图片的类别标签 if class_label == '真实标签': a += 1 else: b += 1 print(a / (a + b))

以下是修改后的代码，使用for循环遍历图片的文件夹并计算真实标签的比例：

from PIL import Image
import torch
import torch.nn as nn

def get_results(item):
    model = Net()
    checkpoint = torch.load('./imageupload/weights.tar', map_location='cpu')
    model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
    item = Image.open(item).convert('L')
    score = model(process_image(item))
    _, label = torch.max(score, 1)
    return classes[label]

folder_path = 'F:/项目2 服装分类助手/服装分类助手-工程/fashion-classify/imageupload/tupian'
a = 0
b = 0

for filename in os.listdir(folder_path):
    img_path = os.path.join(folder_path, filename)
    class_label = get_results(img_path)  # 假设此函数可以获取图片的类别标签
    
    if class_label == '真实标签':
        a += 1
    else:
        b += 1

print(a / (a + b))

请注意，代码中使用的`Net()`、`process_image()`和`classes`是您自己定义的部分，因此需要根据您的实际情况进行相应修改和补充。另外，确保您已经导入了必要的库和模块。