介绍一下 train = glob.glob(path.join(root, 'train/**/**'))

这段代码使用了 Python 内置的 glob 模块，用于匹配文件路径。它的作用是在指定的 root 目录下匹配所有 train 目录下的文件路径，包括子目录。其中 `**` 表示匹配任意层级的子目录，`*` 表示匹配任意字符。`path.join` 用于将 root 和 train 目录拼接成一个完整的路径，这样就可以在该路径下匹配所有文件的路径了。`glob.glob` 的返回结果是一个列表，包含了所有匹配到的文件路径。在这个列表中的每个元素都是字符串类型的文件路径。

相关问题

self.input_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_train.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_data")))) self.label_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_lab")))) self.name = os.path.basename(root)

这是一个 Python 类的初始化函数，它接收一个参数 root，并利用 glob 和 os 模块来获取该路径下的文件路径，并将它们存储在类的属性 input_paths 和 label_paths 中。其中，input_paths 保存的是符合 "GB_data/Real/noise_data/{Noise}/train_data/*_train.npy" 模式的文件路径，label_paths 保存的是符合 "GB_data/Real/noise_data/{Noise}/train_lab/*_lab.npy" 模式的文件路径。同时，它还获取 root 目录的基本名称，并将其存储在类的属性 name 中。其中，{Noise} 是一个变量，表示噪声类型。该函数的作用是为后续的数据加载和处理过程提供必要的文件路径和信息。

class Dataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, root): self.root = root if not os.path.exists(self.root): raise Exception("[!] {} not exists.".format(root)) # sort file names 文件名排序 self.input_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_train.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_data")))) self.label_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_lab")))) self.name = os.path.basename(root) # print(self.input_paths) # print(self.label_paths) if len(self.input_paths) == 0 or len(self.label_paths) == 0: raise Exception("No signal/labels are found in {}".format(self.root)) def __getitem__(self, index): Signal = np.load(self.input_paths[index]) Signal = Normalization(Signal) Label = np.load(self.label_paths[index]) return Signal, Label def __len__(self): return len(self.input_paths)代码的意思

这段代码定义了一个名为 Dataset 的类，该类继承了 PyTorch 的 Dataset 类。在类的构造函数中，输入参数 root 指定了数据集的根目录，并检查该目录是否存在。然后，使用 glob 函数找到所有符合特定规律的文件，将其按文件名进行排序，并分别存储在 input_paths 和 label_paths 中。在 getitem 函数中，根据给定的 index 加载信号和标签数据，并对信号进行归一化处理，并返回该数据对。在 len 函数中，返回数据集的大小，即 input_paths 的长度。