label_map = dict((v,k) for k,v in train_generator.class_indices.items())
时间: 2024-01-26 14:04:46 浏览: 24
这行代码是用来创建一个标签映射字典,将训练数据生成器中的类别索引与对应的类别标签进行反转。在训练数据生成器中,每个类别都有一个对应的索引,而标签映射字典可以将这些索引映射回原始的类别标签。
具体来说,`train_generator.class_indices` 是一个字典,它将每个类别的名称映射到一个整数索引。通过使用字典推导式和键值对的反转,可以创建一个新的字典 `label_map`,其中键是整数索引,值是对应的类别名称。
例如,如果 `train_generator.class_indices` 是 `{'cat': 0, 'dog': 1, 'bird': 2}`,那么 `label_map` 将会是 `{0: 'cat', 1: 'dog', 2: 'bird'}`。这样,当需要将模型预测的整数标签转换回原始的类别标签时,可以使用 `label_map` 字典进行映射。
相关问题
class_indict_reverse = {v: k for k, v in class_indict.items()} # 反转字典的键值对
这段代码的作用是将一个字典的键值对反转,即将原字典的键作为新字典的值,原字典的值作为新字典的键。具体来说,该代码中的 `class_indict` 是一个字典,`class_indict.items()` 返回一个元素为 `(key, value)` 的元组列表,`{v: k for k, v in class_indict.items()}` 则是一个字典推导式,用于生成一个新的字典,其中原字典中的值作为新字典的键,原字典中的键作为新字典的值。最终得到的 `class_indict_reverse` 即为反转后的字典。
imgs_path = glob.glob('C://Users/18842/Desktop/fishfishes/*/*.jpg') all_labels_name = [img_p.split("\\")[-2].split(".")[1] for img_p in imgs_path] label_names = np.unique(all_labels_name) label_to_index = dict((name, i) for i, name in enumerate(label_names)) index_to_label = dict((v,k) for k, v in label_to_index.items())
这段代码主要是用于获取图像文件路径,并根据路径中的文件名来生成标签。具体解释如下:
- `imgs_path = glob.glob('C://Users/18842/Desktop/fishfishes/*/*.jpg')`:使用`glob.glob()`函数获取指定目录下所有以`.jpg`为后缀的图像文件的路径,并将这些路径存储在`imgs_path`列表中。
- `all_labels_name = [img_p.split("\\")[-2].split(".")[1] for img_p in imgs_path]`:使用列表推导式从每个图像文件路径中提取标签名称。通过将路径字符串按`\`进行分割,取倒数第二个元素,再通过`.`进行分割,取第二个元素作为标签名称,并将这些名称存储在`all_labels_name`列表中。
- `label_names = np.unique(all_labels_name)`:使用`np.unique()`函数获取所有唯一的标签名称,并将它们存储在`label_names`数组中。
- `label_to_index = dict((name, i) for i, name in enumerate(label_names))`:使用字典推导式创建一个字典,将标签名称映射到对应的索引值。通过`enumerate()`函数遍历`label_names`数组,将每个标签名称与其对应的索引值进行映射,并将这些映射关系存储在`label_to_index`字典中。
- `index_to_label = dict((v,k) for k, v in label_to_index.items())`:使用字典推导式创建一个字典,将索引值映射回对应的标签名称。通过`label_to_index.items()`获取`label_to_index`字典的键值对,并将每个键值对的键和值进行交换,从而将索引值映射回标签名称,并将这些映射关系存储在`index_to_label`字典中。
这些代码段的目的是为了建立标签和索引之间的映射关系,以方便后续对图像数据进行分类或其他处理操作。