os.path.join("F:/cat_dog/dataset/train/", file) for file in dir1

时间: 2024-01-28 16:03:50 浏览: 14
这是一个Python代码，用于将文件名与路径组合在一起，形成一个完整的文件路径。其中，os.path.join()是Python内置模块os中的函数，用于连接两个或多个路径名组件。在这个例子中，它将文件名与"F:/cat_dog/dataset/train/"路径名连接在一起，形成一个完整的文件路径。 dir1是一个包含文件名的列表，代码使用循环遍历列表中的所有文件名，然后使用os.path.join()函数将它们与指定路径名连接在一起，最后返回完整的文件路径。
相关问题

processed_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "dataset/")

processed_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "dataset/") 是一个用于生成文件路径的代码。它使用了Python的os模块中的一些函数来构建路径。 首先，os.path.abspath(__file__) 返回当前脚本的绝对路径。__file__ 是一个内置变量，表示当前脚本的文件名。 然后，os.path.dirname() 函数返回指定路径的父目录路径。在这里，它返回了当前脚本所在文件的目录路径。 最后，os.path.join() 函数将多个路径组合成一个完整的路径。它接受多个参数，并根据操作系统的规则正确地连接路径。 所以，processed_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "dataset/") 的作用是生成一个包含当前脚本所在目录和子目录 "dataset/" 的完整路径。

path = os.path.join("./datasets", dataset)

`os.path.join()` 是 Python 中的一个函数，用于将多个路径组合成一个完整的路径。在这个例子中，`"./datasets"` 和 `dataset` 是两个路径，`os.path.join()` 将它们组合在一起，形成一个完整的路径。 具体来说，`"./datasets"` 是当前目录下的一个文件夹，而 `dataset` 是一个变量，表示要访问的数据集的名称。通过使用 `os.path.join()`，我们可以将这两个路径组合在一起，形成一个完整的路径，以便在代码中访问数据集。 例如，如果 `dataset` 的值是 `"mnist"`，那么 `os.path.join("./datasets", dataset)` 将返回 `./datasets/mnist` 这个完整的路径。

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关于在labelme批量转化json文件时PermissionError: [Errno 13] Permission denied: ‘F:/zkx/list_path[i]’的解决

首先我要解释一下，很多时候出现这个问题，并不是你的文件有毛病，很...import os.path as osp import imgviz import PIL.Image from labelme.logger import logger from labelme import utils import cv2 from math

dataset_name = 'Vai_256' #args.dataset dataset_config = { 'Vai_256': { 'root_path': 'D:/ISPRS_Dataset/Vaihingen_256/', 'list_dir': './lists/lists_Vai_256', 'num_classes': 6, }, 'Pots_256': { 'root_path': 'D:/ISPRS_Dataset/Potsdam_256/', 'list_dir': './lists/lists_Pots_256', 'num_classes': 6, }, }

其中dataset_name变量用于指定数据集名称，dataset_config是一个字典类型的变量，包含了不同的数据集名称和对应的参数信息，例如Vai_256数据集的根目录是'D:/ISPRS_Dataset/Vaihingen_256/'，列表文件路径是'./lists...

root@in_dev_docker:/apollo# bash scripts/msf_create_lossless_map.sh /apollo/hdmap/pcd_apollo/ 50 /apollo/hdmap/ /apollo/bazel-bin WARNING: Logging before InitGoogleLogging() is written to STDERR E0715 22:08:35.399576 6436 lossless_map_creator.cc:162] num_trials = 1 Pcd folders are as follows: /apollo/hdmap/pcd_apollo/ Resolution: 0.125 Dataset: /apollo/hdmap/pcd_apollo Dataset: /apollo/hdmap/pcd_apollo/ Loaded the map configuration from: /apollo/hdmap//lossless_map/config.xml. Saved the map configuration to: /apollo/hdmap//lossless_map/config.xml. Saved the map configuration to: /apollo/hdmap//lossless_map/config.xml. E0715 22:08:35.767315 6436 lossless_map_creator.cc:264] ieout_poses = 1706 Failed to find match for field 'intensity'. Failed to find match for field 'timestamp'. E0715 22:08:35.769896 6436 velodyne_utility.cc:46] Un-organized-point-cloud E0715 22:08:35.781770 6436 lossless_map_creator.cc:275] Loaded 245443D Points at Trial: 0 Frame: 0. F0715 22:08:35.781791 6436 base_map_node_index.cc:101] Check failed: false *** Check failure stack trace: *** scripts/msf_create_lossless_map.sh: line 11: 6436 Aborted (core dumped) $APOLLO_BIN_PREFIX/modules/localization/msf/local_tool/map_creation/lossless_map_creator --use_plane_inliers_only true --pcd_folders $1 --pose_files $2 --map_folder $IN_FOLDER --zone_id $ZONE_ID --coordinate_type UTM --map_resolution_type single root@in_dev_docker:/apollo# bash scripts/msf_create_lossless_map.sh /apollo/hdmap/pcd_apollo/ 50 /apollo/hdmap/

F0715 22:08:35.781791 6436 base_map_node_index.cc:101] Check failed: false *** Check failure stack trace: *** scripts/msf_create_lossless_map.sh: line 11: 6436 Aborted (core dumped) $APOLLO_BIN_...

将下面代码简洁化：def split_dataset(img_path, target_folder_path, output_path): filename = [] total_imgs = os.listdir(img_path) #for root, dirs, files in os.walk(img_path): for img in total_imgs: filename.append(img) np.random.shuffle(filename) train = filename[:int(len(filename) * 0.9)] test = filename[int(len(filename) * 0.9):] out_images = os.path.join(output_path, 'imgs') if not os.path.exists(out_images): os.makedirs(out_images) out_images_train = os.path.join(out_images, 'training') if not os.path.exists(out_images_train): os.makedirs(out_images_train) out_images_test = os.path.join(out_images, 'test') if not os.path.exists(out_images_test): os.makedirs(out_images_test) out_annotations = os.path.join(output_path, 'annotations') if not os.path.exists(out_annotations): os.makedirs(out_annotations) out_annotations_train = os.path.join(out_annotations, 'training') if not os.path.exists(out_annotations_train): os.makedirs(out_annotations_train) out_annotations_test = os.path.join(out_annotations, 'test') if not os.path.exists(out_annotations_test): os.makedirs(out_annotations_test) for i in train: print(os.path.join(img_path, i)) print(os.path.join(out_images_train, i)) shutil.copyfile(os.path.join(img_path, i), os.path.join(out_images_train, i)) annotations_name = "gt_" + i[:-3] + 'txt' shutil.copyfile(os.path.join(target_folder_path, annotations_name), os.path.join(out_annotations_train, annotations_name)) for i in test: shutil.copyfile(os.path.join(img_path, i), os.path.join(out_images_test, i)) annotations_name = "gt_" + i[:-3] + 'txt' shutil.copyfile(os.path.join(target_folder_path, annotations_name), os.path.join(out_annotations_test, annotations_name))

def split_dataset(img_path, target_folder_path, output_path): filename = os.listdir(img_path) np.random.shuffle(filename) train = filename[:int(len(filename) * 0.9)] test = filename[int(len...

import numpy as np import pandas as pd import os import shutil from sklearn.model_selection import train_test_split def copy_files(src, dest): src_files = os.listdir(src) for file_name in src_files: full_file_name = os.path.join(src, file_name) if os.path.isfile(full_file_name): shutil.copy(full_file_name, dest) def find_sepsis_file(data_path_dir): id_nosepsis = [] id_sepsis = [] for psv in os.listdir(data_path_dir): pid = pd.read_csv(os.path.join(data_path_dir, psv), sep='|') if 1 in np.array(pid.SepsisLabel): id_sepsis.append(psv) else: id_nosepsis.append(psv) return (id_nosepsis, id_sepsis) if __name__ == "__main__": data_path_A = "E:/谷歌下载/data/training/" data_path_B = "E:/谷歌下载/data/training_setB/" data_path = "E:/谷歌下载/data/all_dataset/" copy_files(data_path_A, data_path) copy_files(data_path_B, data_path) # divide a total of 40,336 populations into septic/no-septic (2,932/37,404) patients id_nosepsis, id_sepsis = find_sepsis_file(data_path) # development dateset (34,285 patients, 2,492 septic & 31,793 non-septic) # validation dataset (6,051 patients, 440 septic & 5,611 non-septic) train_nosepsis, test_nosepsis = train_test_split(id_nosepsis, test_size=0.15, random_state=12306) train_sepsis, test_sepsis = train_test_split(id_sepsis, test_size=0.15, random_state=12306) test_set = np.append(test_nosepsis, test_sepsis) np.save("E:/谷歌下载/data/train_nosepsis.npy", train_nosepsis) np.save("E:/谷歌下载/data/train_sepsis.npy", train_sepsis) np.save("E:/谷歌下载/data/test_set.npy", test_set)

这段代码的功能是将两个数据路径（data_path_A和data_path_B）下的所有文件复制到一个目标数据路径（data_path）中。然后，根据是否患有败血症（sepsis）将这些文件分为两组（id_nosepsis和id_sepsis）。 ...

org.apache.hadoop.mapred.InvalidInputException: Input path does not exist: hdfs://hadoop01:8020/opt/dbtaobao/dataset/train_after.csv

这个错误通常表示你指定的输入路径不存在。你需要确保输入路径是正确的，并且在HDFS上可用。...hdfs dfs -put /path/to/local/file hdfs://hadoop01:8020/opt/dbtaobao/dataset/train_after.csv

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'dataSet_path/train.txt'

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'dataSet_path/train.txt' 表示找不到文件或目录。这个错误可能有以下几个原因： 1. 目录下没有这个文件：确保所指定的文件存在于指定的目录中。 2. 文件...

image_filenames = [( os.path.join(dataset_ dir, file_ dir), os.path.join(output dir, file dir) ) for file_dir in os.listdir(dataset_ dir)]

这行代码使用列表推导式来创建一个包含元组的列表。每个元组包含两个字符串，即输入图像...os.path.join() 函数用于将目录路径和文件名组合成完整的文件路径。os.listdir() 函数用于获取给定目录下的所有文件夹的名称。

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 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))这段代码的详细意思

然后通过 glob 函数和 os.path.join 函数获取输入数据和标签数据的文件路径，并按照文件名排序，将排序后的路径存储在 self.input_paths 和 self.label_paths 中。其中，输入数据文件名以 _train.npy 结尾...

for root, _, fnames in sorted(os.walk(dir)): for fname in fnames: if is_image_file(fname): path = os.path.join(root, fname) images.append(path) return images[:min(max_dataset_size, len(images))]中目录不正确该如何修改

for root, _, fnames in sorted(os.walk('/path/to/images')): for fname in fnames: if is_image_file(fname): path = os.path.join(root, fname) images.append(path) return images[:min(max_dataset_size,...

dataset_dir = os.path.join(args.data_dir, args.dataset)

这行代码的作用是将命令行参数 args.data_dir 和 args.dataset 合并为一个完整的数据集目录路径，存储在变量 dataset_dir 中。假设 args.data_dir 是 "/home/user/data"，args.dataset 是 "mydataset"，那么最终的 ...

import os import numpy as np from osgeo import gdal input_folder = 'G:/xianlinhotel/xlh632envi' output_folder = "G:/xianlinhotel/xlh_nir_rg_632envicai" target_width = 1230 target_height = 910 for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith(".tif"): tif_path = os.path.join(input_folder, filename) tif_dataset = gdal.Open(tif_path) if tif_dataset is not None and tif_dataset.RasterXSize == 1280 and tif_dataset.RasterYSize == 960: data = tif_dataset.ReadAsArray() x_offset = (tif_dataset.RasterXSize - target_width) // 2 y_offset = (tif_dataset.RasterYSize - target_height) // 2 new_data = data[:, y_offset:y_offset+target_height, x_offset:x_offset+target_width] output_path = os.path.join(output_folder, filename) driver = gdal.GetDriverByName("GTiff") new_dataset = driver.Create(output_path, target_width, target_height, tif_dataset.RasterCount, tif_dataset.GetRasterBand(1).DataType) geotransform = tif_dataset.GetGeoTransform() new_geotransform = (geotransform[0] + x_offset * geotransform[1], geotransform[1], geotransform[2], geotransform[3] + y_offset * geotransform[5], geotransform[4], geotransform[5]) new_dataset.SetGeoTransform(new_geotransform) new_dataset.SetProjection(tif_dataset.GetProjection()) for i in range(1, tif_dataset.RasterCount + 1): new_dataset.GetRasterBand(i).WriteArray(new_data[i - 1]) new_dataset = None # 关闭数据集以保存文件和释放资源 print(f"Saved {filename} to {output_path}") else: print(f"{filename} has invalid size or is not a TIFF file.") tif_dataset = None # 关闭数据集以释放资源 详细解释

for i in range(1, tif_dataset.RasterCount + 1): new_dataset.GetRasterBand(i).WriteArray(new_data[i - 1]) new_dataset = None # 关闭输出文件以保存和释放资源 print(f"Saved {filename} to {output_path...

如何解决Jupyter中lyft_dataset = LyftDataset(data_path='./dataset/', json_path='./dataset/train_data')的[Errno 2] No such file or directory: 'dataset\train_data\category.json'问题

print(os.path.exists('./dataset/train_data/category.json')) 如果返回 False，则说明文件路径设置有误，需要进行修改。 2. 确认文件是否已经下载。lyft_dataset 需要使用 Lyft 数据集中的数据文件，...

usage: coco.py [-h] --dataset F:/Mask_RCNN-master/polygon_dataset/val [--year <year>] --model F:/Mask_RCNN-master/samples/coco/mask_rcnn_coco.h5 [--logs F:/Mask_RCNN-master/logs] [--limit <image count>] [--download <True|False>] <command> coco.py: error: the following arguments are required: --dataset, --model

python coco.py --dataset /path/to/your/dataset --model /path/to/your/model.h5 请确保指定的路径是正确的，并且文件存在。如果你还需要其他参数，也需要指定它们的值。你可以查看脚本的帮助信息来了解所有...

/apollo/bazel-bin WARNING: Logging before InitGoogleLogging() is written to STDERR E0607 13:23:56.281872 47757 lossless_map_creator.cc:162] num_trials = 1 Pcd folders are as follows: /apollo/hdmap/air/pcd_apollo/ Resolution: 0.125 Dataset: /apollo/hdmap/air/pcd_apollo/ Dataset: /apollo/hdmap/air/pcd_apollo/ Dataset: /apollo/hdmap/air/pcd_apollo/ Loaded the map configuration from: /apollo/hdmap/air//lossless_map/config.xml. Saved the map configuration to: /apollo/hdmap/air//lossless_map/config.xml. Saved the map configuration to: /apollo/hdmap/air//lossless_map/config.xml. E0607 13:23:56.706698 47757 lossless_map_creator.cc:264] ieout_poses = 2186 Failed to find match for field 'intensity'. Failed to find match for field 'timestamp'. E0607 13:23:56.708952 47757 velodyne_utility.cc:46] Un-organized-point-cloud E0607 13:23:56.719892 47757 lossless_map_creator.cc:275] Loaded 144353D Points at Trial: 0 Frame: 0. F0607 13:23:56.719911 47757 base_map_node_index.cc:101] Check failed: false *** Check failure stack trace: *** scripts/msf_create_lossless_map.sh: line 11: 47757 Aborted (core dumped) $APOLLO_BIN_PREFIX/modules/localization/msf/local_tool/map_creation/lossless_map_creator --use_plane_inliers_only true --pcd_folders $1 --pose_files $2 --map_folder $IN_FOLDER --zone_id $ZONE_ID --coordinate_type UTM --map_resolution_type single

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