import os,os.path def find_file(arg,dirname,files): for i in files: file_path = os.path.join(dirname,f) if os.path.isfile(file_path): print("fand file:%s" % file_path) fpath = r'45112200931' os.walk(fpath,find_file(),())

时间: 2024-02-27 11:58:34 浏览: 135
这是一个 Python 的代码,用于在指定目录下查找指定的文件。代码中定义了一个函数 find_file(),它会遍历指定目录下的所有文件和子目录,如果找到了指定的文件,则会打印出该文件的路径。最后,通过调用 os.walk() 函数来遍历指定目录下的所有文件和子目录,并将结果传递给 find_file() 函数。 不过,这段代码中有一些问题。首先,在 find_file() 函数中,函数参数中的 files 变量应该改为 i,否则会导致变量未定义的错误。其次,在 os.walk() 函数的调用中,第二个参数应该传递一个函数对象,而不是函数的调用结果。最后,如果要查找的文件名是一个变量,应该使用字符串格式化来构造文件路径。下面是修正后的代码: ```python import os def find_file(arg, dirname, files): for f in files: file_path = os.path.join(dirname, f) if os.path.isfile(file_path) and f == arg: print("Found file: %s" % file_path) fpath = r'45112200931' os.walk(fpath, find_file, ('test.txt',)) ``` 这里修正了函数参数中的 files 变量,将其改为 i。同时在 os.walk() 函数的第二个参数中传递了一个函数对象 find_file,而不是它的调用结果。在 find_file() 函数中,通过比较文件名和指定的文件名 arg 来判断是否找到了目标文件。最后,在构造文件路径时使用了字符串格式化,将变量 f 插入到路径字符串中。
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这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if __name__ == '__main__': main()”,改为对指定文件夹下的左右文件进行预测,并绘制混淆矩阵

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