解释 images = set() infer_dir = os.path.abspath(infer_dir) assert os.path.isdir(infer_dir), \ "infer_dir {} is not a directory".format(infer_dir) exts = ['jpg', 'jpeg', 'png', 'bmp'] exts += [ext.upper() for ext in exts] for ext in exts: images.update(glob.glob('{}/*.{}'.format(infer_dir, ext))) images = list(images) assert len(images) > 0, "no image found in {}".format(infer_dir) logger.info("Found {} inference images in total.".format(len(images))) return images

时间: 2024-03-29 08:40:52 浏览: 78
这段代码的作用是在指定目录中查找所有的图片文件,并将其存储在一个列表中返回。具体步骤如下: 1. 定义一个空的集合 images。 2. 将 infer_dir 转换为绝对路径,并确保其是一个目录,如果不是则抛出异常。 3. 定义一个包含常见图片文件扩展名的列表 exts。 4. 遍历 exts 列表中的所有扩展名,使用 glob.glob 函数查找所有该扩展名的文件,并将其添加到 images 集合中。 5. 将 images 集合转换为列表并返回,如果列表为空则抛出异常。 6. 打印日志信息,指出在指定目录中找到的图片数量。 这段代码的主要目的是用于读取图片文件,以便进行 AI 推理等操作。
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解释 images = set() infer_dir = os.path.abspath(infer_dir) assert os.path.isdir(infer_dir), \ "infer_dir {} is not a directory".format(infer_dir) exts = ['jpg', 'jpeg', 'png', 'bmp'] exts += [ext.upper() for ext in exts]

这段代码的作用是获取指定目录中的所有图片文件。 具体步骤如下: 1. 定义一个空的集合 images,用于存储找到的图片文件。 2. 使用 os.path.abspath 函数将 infer_dir 转换为绝对路径。 3. 使用 assert 语句判断 infer_dir 是否为一个目录,如果不是则抛出异常并输出错误信息。 4. 定义一个包含常见图片文件扩展名的列表 exts,包括 jpg、jpeg、png 和 bmp。 5. 将 exts 中的所有扩展名转换为大写字母形式,添加到 exts 列表中,以便能够匹配到所有可能的扩展名。 6. 遍历 exts 列表中的所有扩展名,使用 glob.glob 函数查找所有该扩展名的文件,并将其添加到 images 集合中。 执行完这段代码后,images 集合中包含指定目录中的所有图片文件,可以进一步处理这些文件,如读取、处理、展示等。

解释images = set() infer_dir = os.path.abspath(infer_dir) assert os.path.isdir(infer_dir), \ "infer_dir {} is not a directory".format(infer_dir) exts = ['jpg', 'jpeg', 'png', 'bmp'] exts += [ext.upper() for ext in exts] for ext in exts: images.update(glob.glob('{}/*.{}'.format(infer_dir, ext))) images = list(images)

这段代码用于获取一个目录下所有特定类型的图片,并将它们的路径保存在一个set集合中。其中,参数`infer_dir`表示待推理的图像所在的目录。 首先,使用`os.path.abspath`函数获取`infer_dir`的绝对路径,然后使用`assert`语句判断该路径是否存在,并抛出相应的异常。 接着,定义了一个包含图片类型后缀名的列表`exts`,然后将该列表中所有元素的大写形式也添加到该列表中。接着,使用`glob.glob`函数和`for`循环遍历`exts`中的所有元素,查找该目录下所有该类型的图片,并将其路径添加到`images`集合中。 最后,将`images`集合转换成列表并返回。此时,列表中保存的就是目录`infer_dir`下所有特定类型的图片的路径。
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请解释此段代码class GATrainer(): def __init__(self, input_A, input_B): self.program = fluid.default_main_program().clone() with fluid.program_guard(self.program): self.fake_B = build_generator_resnet_9blocks(input_A, name="g_A")#真A-假B self.fake_A = build_generator_resnet_9blocks(input_B, name="g_B")#真B-假A self.cyc_A = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_B, "g_B")#假B-复原A self.cyc_B = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_A, "g_A")#假A-复原B self.infer_program = self.program.clone() diff_A = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_A, y=self.cyc_A)) diff_B = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_B, y=self.cyc_B)) self.cyc_loss = ( fluid.layers.reduce_mean(diff_A) + fluid.layers.reduce_mean(diff_B)) * cycle_loss_factor #cycle loss self.fake_rec_B = build_gen_discriminator(self.fake_B, "d_B")#区分假B为真还是假 self.disc_loss_B = fluid.layers.reduce_mean( fluid.layers.square(self.fake_rec_B - 1))###优化生成器A2B,所以判别器结果越接近1越好 self.g_loss_A = fluid.layers.elementwise_add(self.cyc_loss, self.disc_loss_B) vars = [] for var in self.program.list_vars(): if fluid.io.is_parameter(var) and var.name.startswith("g_A"): vars.append(var.name) self.param = vars lr = 0.0002 optimizer = fluid.optimizer.Adam( learning_rate=fluid.layers.piecewise_decay( boundaries=[ 100 * step_per_epoch, 120 * step_per_epoch, 140 * step_per_epoch, 160 * step_per_epoch, 180 * step_per_epoch ], values=[ lr, lr * 0.8, lr * 0.6, lr * 0.4, lr * 0.2, lr * 0.1 ]), beta1=0.5, name="g_A") optimizer.minimize(self.g_loss_A, parameter_list=vars)

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