osp.join("images/tmp", "tmp_upload." + fileName.split("."))

时间: 2023-10-05 16:10:14 浏览: 100
I believe there is an error in the code you provided. The second argument of `osp.join()` should be a single string representing the file name with extension, but in your code, you are passing a list obtained by splitting the file name with `.`. Moreover, you need to join the file name with the file path using the forward slash `/` instead of `.`. Here's the corrected code: ``` import os.path as osp file_path = "images/tmp" file_name = "tmp_upload.png" # Splitting the file name and extension file_name_parts = file_name.split(".") file_ext = file_name_parts[-1] # Joining the file path and file name new_file_name = "tmp_upload_processed." + file_ext new_file_path = osp.join(file_path, new_file_name) print(new_file_path) ``` This code will output: ``` images/tmp/tmp_upload_processed.png ``` Here, we split the file name to get the extension, then join the new file name with the extension and the file path using `osp.join()`. The resulting file path is then printed.
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解释这段代码:import os.path as osp import pandas as pd import torch from sentence_transformers import SentenceTransformer from torch_geometric.data import HeteroData, download_url, extract_zip from torch_geometric.transforms import RandomLinkSplit, ToUndirected url = 'https://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip' root = osp.join(osp.dirname(osp.realpath(__file__)), '../../data/MovieLens') extract_zip(download_url(url, root), root) movie_path = osp.join(root, 'ml-latest-small', 'movies.csv') rating_path = osp.join(root, 'ml-latest-small', 'ratings.csv') def load_node_csv(path, index_col, encoders=None, **kwargs): df = pd.read_csv(path, index_col=index_col, **kwargs) mapping = {index: i for i, index in enumerate(df.index.unique())} x = None if encoders is not None: xs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()] x = torch.cat(xs, dim=-1) return x, mapping def load_edge_csv(path, src_index_col, src_mapping, dst_index_col, dst_mapping, encoders=None, **kwargs): df = pd.read_csv(path, **kwargs) src = [src_mapping[index] for index in df[src_index_col]] dst = [dst_mapping[index] for index in df[dst_index_col]] edge_index = torch.tensor([src, dst]) edge_attr = None if encoders is not None: edge_attrs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()] edge_attr = torch.cat(edge_attrs, dim=-1) return edge_index, edge_attr class SequenceEncoder(object): # The 'SequenceEncoder' encodes raw column strings into embeddings. def __init__(self, model_name='all-MiniLM-L6-v2', device=None): self.device = device self.model = SentenceTransformer(model_name, device=device) @torch.no_grad() def __call__(self, df): x = self.model.encode(df.values, show_progress_bar=True, convert_to_tensor=True, device=self.device) return x.cpu() class GenresEncoder(object)

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