解析代码：test_fns = glob.glob(os.path.join(gt_dir, '1*.ARW'))

这段代码的作用是获取文件夹 gt_dir 中所有以 "1" 开头且以 ".ARW" 结尾的文件路径，并存储在 test_fns 列表中。

具体解析如下：

- glob 是 Python 自带的文件操作模块，它可以用来查找符合特定规则的文件路径。glob.glob(pattern) 函数可以返回匹配 pattern 的所有文件路径，返回结果是一个列表。
- os.path.join() 函数可以将多个路径组合成一个完整路径。
- 在本段代码中，os.path.join(gt_dir, '1*.ARW') 的作用是拼接出一个以 gt_dir 为根目录，以 "1" 开头且以 ".ARW" 结尾的文件路径模式。
- 然后将这个模式传递给 glob.glob() 函数，获取所有符合该模式的文件路径，并存储在 test_fns 列表中。

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解析代码：test_ids = [int(os.path.basename(test_fn)[0:5]) for test_fn in test_fns]

这段代码的作用是从 test_fns 列表中获取每个文件的文件名，并将其前五个字符转换为整数，最终存储在 test_ids 列表中。

具体解析如下：

- os.path.basename() 函数可以获取文件路径中的文件名部分。
- [0:5] 表示切片操作，可以从字符串的第一个字符开始取，取到第五个字符（不包括第五个），即获取文件名中的前五个字符。
- int() 函数可以将字符串转换为整数。
- 在本段代码中，os.path.basename(test_fn)[0:5] 的作用是获取 test_fn 文件路径中的文件名，并取前五个字符转换为整数。
- 然后将这个整数存储在 test_ids 列表中，使用列表推导式实现。其中，test_fn 表示 test_fns 列表中的每个文件路径。

class SubprocVecEnv(VecEnv): def __init__(self, env_fns, spaces=None): """ envs: list of gym environments to run in subprocesses """ self.waiting = False self.closed = False nenvs = len(env_fns) self.nenvs = nenvs self.remotes, self.work_remotes = zip(*[Pipe() for _ in range(nenvs)]) self.ps = [Process(target=worker, args=(work_remote, remote, CloudpickleWrapper(env_fn))) for (work_remote, remote, env_fn) in zip(self.work_remotes, self.remotes, env_fns)] for p in self.ps: p.daemon = True # if the main process crashes, we should not cause things to hang p.start() for remote in self.work_remotes: remote.close() self.remotes[0].send(('get_spaces', None)) observation_space, action_space = self.remotes[0].recv() VecEnv.__init__(self, len(env_fns), observation_space, action_space)

这是一个使用多进程实现的向量化环境类 `SubprocVecEnv` 的实现。它继承自 `VecEnv`，并利用 `Pipe` 和 `Process` 实现了多个环境的并行运行。

在初始化过程中，它首先创建了 `nenvs` 个管道，每个管道对应一个子进程和一个远程对象。然后根据 `env_fns` 中传入的环境函数创建 `nenvs` 个子进程，并将每个子进程的 `work_remote`、`remote` 和 `env_fn` 传入 `worker` 函数中。`worker` 函数将会在子进程中运行，其中 `work_remote` 对应子进程的管道，`remote` 对应主进程的管道，`env_fn` 则是用 `CloudpickleWrapper` 封装后的环境函数。`CloudpickleWrapper` 是用于序列化环境函数的工具类。

子进程启动后，主进程会关闭它们的 `work_remote` 管道，然后通过 `self.remotes[0]` 发送 `('get_spaces', None)` 消息给第一个子进程。第一个子进程将会接收到此消息，并调用环境的 `observation_space` 和 `action_space` 属性获取状态空间和动作空间，然后通过 `self.remotes[0]` 发送这两个空间给主进程。主进程接收到这两个空间后，将它们传给 `VecEnv` 的构造函数，完成向量化环境的初始化。