image_filenames = [(os.'photo\\1.png'.join(dataset_dir, x)) for x in os.listdir(dataset_dir)]哪里错了

在os.path.join()函数中，第一个参数应该是父目录，第二个参数应该是子目录或文件名。因此，正确的代码应该是：

image_filenames = [os.path.join(dataset_dir, x) for x in os.listdir(dataset_dir)]

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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，即输入图像的文件路径和输出图像的文件路径。具体来说，这个列表是通过遍历给定目录下的所有文件夹来创建的。其中，dataset_dir 是包含所有输入图像的目录的路径，output_dir 是包含所有输出图像的目录的路径。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 TestDataset(Dataset): def __init__(self, folder_path, hr, lr): super(TestDataset, self).__init__() self.folder_path = folder_path self.hr = hr self.lr = lr self.hr_path = os.path.join(self.folder_path, self.hr) self.lr_path = os.path.join(self.folder_path, self.lr) self.hr_list = [entry.name for entry in os.scandir(self.hr_path) if entry.is_file()] self.lr_list = [entry.name for entry in os.scandir(self.lr_path) if entry.is_file()] self.filenames = self.hr_list self.transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) def __getitem__(self, index): self.hr_name = self.hr_list[index] self.lr_name = self.lr_list[index] self.hr_item_path = os.path.join(self.hr_path, self.hr_name) self.lr_item_path = os.path.join(self.lr_path, self.lr_name) hr_img = Image.open(self.hr_item_path).convert("RGB") lr_img = Image.open(self.lr_item_path).convert("RGB") hr_img = self.transform(hr_img) lr_img = self.transform(lr_img) return lr_img, hr_img def __len__(self): return len(self.filenames)

这是一个 Python 代码段，用于定义一个名为 TestDataset 的数据集类。该类接受三个参数：文件夹路径、高分辨率图像文件夹名称和低分辨率图像文件夹名称。它通过扫描指定文件夹中的文件来获取高分辨率和低分辨率图像的文件名列表，并将其存储在 hr_list 和 lr_list 中。在 __getitem__ 方法中，它会打开指定文件夹中的图像文件，并将其转换为张量，并返回低分辨率和高分辨率图像的张量。在 __len__ 方法中，它返回文件名列表的长度。