import os file_path = "G:\datasets\lfb\ct\ct-224-png-data\JPEGImages" path_list = os.listdir(file_path) # os.listdir(file)会历遍文件夹内的文件并返回一个列表 print(path_list) path_name = [] # 把文件列表写入save.txt中 def saveList(pathName): for file_name in pathName: with open("Image.txt", "a") as f: f.write(file_name.split(".")[0] + "\n") def dirList(path_list): for i in range(0, len(path_list)): path = os.path.join(file_path, path_list[i]) if os.path.isdir(path): saveList(os.listdir(path)) dirList(path_list) saveList(path_list) 逐行解释

时间: 2024-04-10 19:31:08 浏览: 16
这段代码的作用是遍历指定文件夹中的，并将文件名写入到一个txt文件中1. 导入os模块：`import os` 这行代码是导入Python中的os模块，用处理文件和目录。 2 定义变量file_path：`file_path = "G:\datasets\lfb\ct\ct-224-png-data\JPEGImages"` 这行代码定义了一个变量file_path，存储了文件夹的路径。 3. 使用os.listdir(file_path)获取文件列表：`path_list = os.listdir(file_path)` 这行代码使用os.listdir()函数来获取指定文件夹下的所有文件和文件夹，返回一个列表。 4. 打印文件列表：`print(path_list)` 这行代码将文件列表打印出来，显示在控制台上。 5. 定义空列表path_name：`path_name = []` 这行代码定义了一个空列表path_name，用于存储文件名。 6. 定义函数saveList(pathName)：`def saveList(pathName):` 这行代码定义了一个名为saveList的函数，接受一个名为pathName的参数。 7. 遍历文件列表，将文件名写入txt文件：`for file_name in pathName:` 这行代码使用for循环遍历传入的pathName列表中的每个元素，每次循环将当前元素赋值给变量file_name。 8. 打开txt文件并写入文件名：`with open("Image.txt", "a") as f:` 这行代码使用with语句打开一个名为Image.txt的文件，并以追加模式打开，将文件对象赋值给变量f。 9. 写入文件名到txt文件：`f.write(file_name.split(".")[0] + "\n")` 这行代码将当前文件名通过split(".")函数进行分割，取第一个部分（不包含扩展名），然后写入到文件中，并在末尾添加换行符。 10. 定义函数dirList(path_list)：`def dirList(path_list):` 这行代码定义了一个名为dirList的函数，接受一个名为path_list的参数。 11. 遍历文件列表：`for i in range(0, len(path_list)):` 这行代码使用for循环遍历传入的path_list列表中的每个元素，每次循环将当前元素的索引赋值给变量i。 12. 构建完整路径：`path = os.path.join(file_path, path_list[i])` 这行代码使用os.path.join()函数将file_path和path_list[i]合并成一个完整的路径，赋值给变量path。 13. 判断路径是否是文件夹：`if os.path.isdir(path):` 这行代码使用os.path.isdir()函数判断当前路径是否是一个文件夹。 14. 调用saveList函数：`saveList(os.listdir(path))` 如果是文件夹，则调用saveList函数，并传入该文件夹中的文件列表作为参数。 15. 调用saveList函数：`saveList(path_list)` 无论是否是文件夹，都调用saveList函数，并传入最初指定文件夹中的文件列表作为参数。

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Python库 | datasets_lib-1.2.2-py2.py3-none-any.whl

资源分类：Python库 所属语言：Python 资源全名：datasets_lib-1.2.2-py2.py3-none-any.whl 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.csdn.net/article/details/101784059
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DL_NG_1.4_datasets Dec 07 11:37:08 CST 2018-数据集

暂无描述

请仿照这一段代码，if self.type == "csv": try: self.pd_data = pd.read_csv(self.file_path) except: raise ValueError('csv路径错误') elif self.type == "txt": self.pd_data = pd.DataFrame( pd.read_table(self.file_path, sep=' ', header=None, engine='python', names=self.names)) elif self.type == "pmlb": try: self.pd_data = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=False) self.x, self.y = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=True) except: raise ValueError('pmlb数据集名称错误') elif self.type == "numpy": try: self.pd_data = pd.DataFrame(self.file_path) self.x, self.y = pd.DataFrame(self.file_path[:, :-1]), pd.DataFrame(self.file_path[:, -1]) except: raise ValueError('numpy数据集设置失败')

self.pd_data = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=False) self.x, self.y = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=True) except...

import cv2 from PIL import Image from Nets.mobileNet import MobileNetV1 as Net from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import transforms from torchvision.datasets import ImageFolder import os import torch PROJECT_PATH = os.path.abspath( os.path.join(os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)), os.pardir)) # 训练数据集 DATA_TRAIN = os.path.join(PROJECT_PATH, "MechineLearning/trainSet") # 模型保存地址 DATA_MODEL = os.path.join(PROJECT_PATH, "MechineLearning/model/alexNet.pth") DEVICE = torch.device("cuda") 将这段代码改成只用使用cpu的代码

os.path.join(os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)), os.pardir)) # 训练数据集 DATA_TRAIN = os.path.join(PROJECT_PATH, "MechineLearning/trainSet") # 模型保存地址 DATA_MODEL = os.path.join...

# 定义数据集 train_data = torchvision.datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, 'train'), transform=transform_train) val_data = torchvision.datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, 'val'), transform=transform_val) # 定义数据加载器 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4) val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_data, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=4)，好像并没有按照一定的比例你分割数据集

file_list = os.listdir(class_path) num_val = int(len(file_list) * 0.2) for i in range(num_val): file_name = file_list[i] src_path = os.path.join(class_path, file_name) dst_path = os.path.join...

请你使用data_path = mne.datasets.ssvep.data_path()这个数据集，用svm模型对该数据集进行分类，并生成代码

from mne.datasets.ssvep import data_path from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score # Load the SSVEP dataset raw = mne...

以下代码class ShowDataset(Dataset): def __init__(self,name): super().__init__() self.root_dir = settings.real_dir # real_dir = './datasets/real' self.mat_files_rain= natsorted(os.listdir(self.root_dir)) # 对真实雨天图像进行排序 self.file_num = len(self.mat_files_rain) # 返回样本数 def __len__(self): return self.file_num def __getitem__(self, index): file_name = self.mat_files_rain[index] img_file_dir = os.path.join(self.root_dir, file_name) img_file = cv2.imread(img_file_dir).astype(np.float32) / 255 O = np.transpose(img_file, (2, 0, 1)) sample = {'O': O, 'file_name': file_name} return sample在使用dataloaders = {} sample = ShowDataset() dataloaders['train'] = \ DataLoader(sample, batch_size=8, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True)调用时报错TypeError: module() takes at most 2 arguments (3 given)的原因

img_file_dir = os.path.join(self.root_dir, file_name) img_file = cv2.imread(img_file_dir).astype(np.float32) / 255 O = np.transpose(img_file, (2, 0, 1)) sample = {'O': O, 'file_name': file_name} ...

下面代码转化为paddle2.2.2代码 ：log_dir = './logs/pretrain' if not os.path.isdir(log_dir): os.makedirs(log_dir) writer = SummaryWriter(log_dir) learning_rate = 1e-4 isp = torch.load('isp/ISP_CNN.pth').cuda() for k,v in isp.named_parameters(): v.requires_grad=False predenoiser = torch.load('./predenoising/PreDenoising.pth') for k,v in predenoiser.named_parameters(): v.requires_grad=False denoiser = RViDeNet(predenoiser=predenoiser).cuda() initial_epoch = findLastCheckpoint(save_dir=save_dir) if initial_epoch > 0: print('resuming by loading epoch %03d' % initial_epoch) denoiser = torch.load(os.path.join(save_dir, 'model_epoch%d.pth' % initial_epoch)) initial_epoch += 1 opt = optim.Adam(denoiser.parameters(), lr = learning_rate) # Raw data takes long time to load. Keep them in memory after loaded. gt_raws = [None] * len(gt_paths) iso_list = [1600,3200,6400,12800,25600] a_list = [3.513262,6.955588,13.486051,26.585953,52.032536] g_noise_var_list = [11.917691,38.117816,130.818508,484.539790,1819.818657] if initial_epoch==0: step=0 else: step = (initial_epoch-1)*int(len(gt_paths)/batch_size) temporal_frames_num = 3

from paddle.vision.datasets import ImageFolder from paddle.optimizer import Adam from paddle.utils.tensorboard import SummaryWriter log_dir = './logs/pretrain' if not os.path.isdir(log_dir): os....

for cls_id, type_name in enumerate(types_name): photos_path = os.path.join(datasets_path, type_name) if not os.path.isdir(photos_path): continue photos_name = os.listdir(photos_path) for photo_name in photos_name: list_file.write( str(cls_id) + ";" + '%s' % (os.path.join(os.path.abspath(datasets_path), type_name, photo_name))) list_file.write('\n')什么意思

然后，遍历photos_name列表，对于每个图片文件名称（photo_name），将类别ID和完整的图片路径写入到列表文件（list_file）中。最后，每写入完一行数据后，添加一个换行符（'\n'）。这样就可以通过列表文件来记录每个...

# 将数据集按照 80% - 20% 的比例划分为训练集和验证集 train_dir = os.path.join(data_dir, 'train') val_dir = os.path.join(data_dir, 'val') if not os.path.exists(val_dir): os.makedirs(train_dir) os.makedirs(val_dir) # 遍历每个标签的文件夹 for label in labels: label_dir = os.path.join(data_dir, label) images = os.listdir(label_dir) random.shuffle(images) # 随机打乱图像顺序 # 划分训练集和验证集 split_index = int(0.8 * len(images)) train_images = images[:split_index] val_images = images[split_index:] # 将训练集和验证集图像复制到对应的文件夹中 for image in train_images: src_path = os.path.join(label_dir, image) dst_path = os.path.join(train_dir, label, image) os.makedirs(os.path.dirname(dst_path), exist_ok=True) # 确保目标文件夹存在 shutil.copy(src_path, dst_path) for image in val_images: src_path = os.path.join(label_dir, image) dst_path = os.path.join(val_dir, label, image) os.makedirs(os.path.dirname(dst_path), exist_ok=True) # 确保目标文件夹存在 shutil.copy(src_path, dst_path) #print("数据集已成功划分为训练集和验证集。") # 定义数据集 train_data = datasets.ImageFolder(train_dir, transform=transform) val_data = datasets.ImageFolder(val_dir, transform=transform)，出现了这个错误NameError: name 'datasets' is not defined

这个错误是因为你没有正确导入 PyTorch 中的 datasets 模块。你需要在代码文件的开头添加以下语句来导入该模块： from torchvision import datasets 这样就可以解决该错误了。

types_name = os.listdir(datasets_path) types_name = sorted(types_name)什么意思

这段代码的作用是获取指定路径（datasets_path）下的所有文件或文件夹的名称，并将它们排序后存储在变量types_name中。首先，使用os.listdir()函数获取指定路径下的所有文件和文件夹的名称，并将结果存储在types_...

# 定义数据集路径和标签 data_dir = "D:/wjd" # 数据集路径 labels = ['Ag', 'Al', 'Au', 'Cu', 'W', 'V', 'Mo', 'Ta'] # 标签 # 将数据集按照 80% - 20% 的比例划分为训练集和验证集 train_dir = os.path.join(data_dir, 'train') val_dir = os.path.join(data_dir, 'val') if not os.path.exists(val_dir): os.makedirs(train_dir) os.makedirs(val_dir) # 遍历每个标签的文件夹 for label in labels: label_dir = os.path.join(data_dir, label) images = os.listdir(label_dir) random.shuffle(images) # 随机打乱图像顺序 # 划分训练集和验证集 split_index = int(0.8 * len(images)) train_images = images[:split_index] val_images = images[split_index:] # 将训练集和验证集图像复制到对应的文件夹中 for image in train_images: src_path = os.path.join(label_dir, image) dst_path = os.path.join(train_dir, label, image) os.makedirs(os.path.dirname(dst_path), exist_ok=True) # 确保目标文件夹存在 shutil.copy(src_path, dst_path) for image in val_images: src_path = os.path.join(label_dir, image) dst_path = os.path.join(val_dir, label, image) os.makedirs(os.path.dirname(dst_path), exist_ok=True) # 确保目标文件夹存在 shutil.copy(src_path, dst_path) #print("数据集已成功划分为训练集和验证集。") # 定义数据预处理 transform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(224), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) transform_val = transforms.Compose([ transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 定义数据集 train_data = datasets.ImageFolder(train_dir, transform=transform) val_data = datasets.ImageFolder(val_dir, transform=transform)，这里出现了错误

train_data = datasets.ImageFolder(train_dir, transform=transform_train) val_data = datasets.ImageFolder(val_dir, transform=transform_val) 这样就可以正确地将预处理方式应用到数据集中。

image_datasets = {x: datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, x), data_transforms[x]) for x in ['train', 'valid']}

它使用了datasets.ImageFolder类来加载训练集和验证集的图像数据，并对数据应用了相应的数据变换（data_transforms）。data_dir是包含训练集和验证集图像文件夹的根目录。 这段代码将创建一个名为image_...

请在注释处填入代码完成对训练集和测试集的结巴分词from paddlenlp.datasets import load_dataset def read(data_path): data_set = [] with open(data_path, 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: l = line.strip('\n').split('\t') if len(l) != 2: print (len(l), line) words, labels = line.strip('\n').split('\t') data_set.append((words,labels)) return data_set train_ds = read(data_path='train.txt') dev_ds = read(data_path='dev.txt') test_ds = read(data_path='test.txt') for i in range(5): print("sentence %d" % (i), train_ds[i][0]) print("sentence %d" % (i), train_ds[i][1]) print(len(train_ds),len(dev_ds)) import jieba def data_preprocess(corpus): data_set = [] ####填结巴分词代码 for text in corpus: seg_list = jieba.cut(text) data_set.append(" ".join(seg_list)) return data_set train_corpus = data_preprocess(train_ds) test_corpus = data_preprocess(test_ds) print(train_corpus[:2]) print(test_corpus[:2])

from paddlenlp.datasets import load_dataset def read(data_path): data_set = [] with open(data_path, 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: l = line.strip('\n').split('\t') if len(l) != 2: ...

修改一下这段代码在pycharm中的实现，import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim #from torchvision import datasets,transforms import torch.utils.data as data #from torch .nn:utils import weight_norm import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.metrics import cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(open(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv"),header=None) data_ = np.array(data_).astype('float64') train_data =data_[:,:520] train_Data =np.array(train_data).astype('float64') train_labels=data_[:,520] train_labels=np.array(train_data).astype('float64') train_data,train_data,train_labels,train_labels=train_test_split(train_data,train_labels,test_size=0.33333) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) start_epoch=1 num_epoch=1 BATCH_SIZE=70 Ir=0.001 classes=('0','1','2','3','4','5') device=torch.device("cuda"if torch.cuda.is_available()else"cpu") torch.backends.cudnn.benchmark=True best_acc=0.0 train_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) test_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) train_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True) test_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)

import torch.utils.data as data import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score, cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(r"C:\Users\zhangjinyue\...

import tensorflow as tf import autokeras as ak # ## Titanic data downloaded with csv files# # ### Download training and testing csv files # In[ ]: import tensorflow as tf import pandas as pd TRAIN_DATA_URL = "https://storage.googleapis.com/tf-datasets/titanic/train.csv" TEST_DATA_URL = "https://storage.googleapis.com/tf-datasets/titanic/eval.csv" train_file_path = tf.keras.utils.get_file("train.csv", TRAIN_DATA_URL) test_file_path = tf.keras.utils.get_file("eval.csv", TEST_DATA_URL) import autokeras as ak # Initialize the structured data classifier. clf = ak.StructuredDataClassifier(max_trials=10) # Try 10 different pipelines. # Feed the structured data classifier with training data. clf.fit( # The path to the train.csv file. x=train_file_path, # The name of the label column. y="survived",epochs=100, verbose=2 ) 以上程序出现错误，tensors = pywrap_tfe.TFE_Py_Execute(ctx._handle, device_name, op_name, UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd5 in position 186: invalid continuation byte

这个错误可能是由于你下载的CSV文件包含了无效的字符导致的。"UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd5 in position 186: invalid continuation byte" 意味着在文件的第186个位置出现了一个无效的...

详细解释一下这段代码，每一句给出详细注解：sys.path.append('/kaggle/input') sys.path.append('/tmp') from imc23superglue.models.matching import Matching INPUT_ROOT = '/kaggle/input/image-matching-challenge-2023' DATA_ROOT = '/kaggle/data' OUTPUT_ROOT = '/kaggle/working' DEBUG = False datasets_scenes = [] sample_submission_df = pd.read_csv(f"{INPUT_ROOT}/sample_submission.csv") for _, r in sample_submission_df[['dataset', 'scene']].iterrows(): ds = f"{r.dataset}/{r.scene}" if ds not in datasets_scenes: datasets_scenes.append(ds) matching_name = 'SuperGlue' image_sizes = [1088] #### [1280, 1088, 1472] extra_matcher = None #'GS' extra_image_sizes = [] #[1024, 1280] USE_ROI = False ROI_SIZE = 1024 sim_th = None n_matches = 100 num_exhaustives = 7 #### 10 thresh_exhaustives = 3 #### 7 这个进行了修改，一个文件是3 一个是11 matching_config = { 'superpoint': { 'nms_radius': 2, ####4, 'keypoint_threshold': 0.02, #### 0.005, 'max_keypoints': -1, }, 'superglue': { 'weights': 'outdoor', 'sinkhorn_iterations': 5, #### 20, 'match_threshold': 0.05, ####0.2, } } matching_model = Matching(matching_config).cuda().half().eval()

5. DATA_ROOT = '/kaggle/data'：设置数据处理后的根目录。 6. OUTPUT_ROOT = '/kaggle/working'：设置输出结果的根目录。 7. DEBUG = False：设置是否启用调试模式。 8. datasets_scenes = []：创建一个空列表，...

# 训练、验证、测试数据集的目录 train_dir = 'D:\\python work\\datasets\\train1\\train' validation_dir = 'D:\\python work\\datasets\\train1\\validation' test_dir = 'D:\\python work\\datasets\\train1\\test' # 猫训练图片所在目录 train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'cats') # 狗训练图片所在目录 train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'dogs') # 猫验证图片所在目录 validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'cats') # 狗验证数据集所在目录 validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'dogs') # 猫测试数据集所在目录 test_cats_dir = os.path.join(test_dir, 'cats') # 狗测试数据集所在目录 test_dogs_dir = os.path.join(test_dir, 'dogs')将上述内容融入到你给的代码中

import os import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Max...

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