train_images, val_images, train_labels, val_labels = \ train_test_split(images, labels, test_size=0.2, random_state=42)

这段代码是使用 Scikit-learn 库中的 train_test_split 函数，将数据集 images 和 labels 分成训练集和验证集。其中，test_size 参数指定了验证集占总数据集的比例，random_state 参数则用于设置随机种子，保证每次划分的结果都是一样的。最终，函数的返回值包括 train_images、val_images、train_labels 和 val_labels 四个变量，分别表示训练集的图像、验证集的图像、训练集的标签和验证集的标签。

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代码解释：os.makedirs('images/train', exist_ok=True) os.makedirs('images/val', exist_ok=True) os.makedirs('images/test', exist_ok=True) os.makedirs('labels/train', exist_ok=True) os.makedirs('labels/val', exist_ok=True) os.makedirs('labels/test', exist_ok=True) listdir = os.listdir(txtpath) train, test = train_test_split(listdir, test_size=test_size, shuffle=True, random_state=0) train, val = train_test_split(train, test_size=val_size, shuffle=True, random_state=0)

这段代码是在创建文件夹，用来存储训练数据集、验证数据集和测试数据集。通过使用os.makedirs函数可以创建多层级目录，并使用exist_ok=True参数来确保若目录已存在则不会抛出异常。接下来，代码读取文本文件目录列表并使用train_test_split函数，将其分为训练集、测试集和验证集。其中，参数test_size和val_size分别代表测试集和验证集所占比例。

找出下面代码错误from sklearn.model_selection import train_test_split train_idx, test_idx = train_test_split(range(len(data)), test_size=0.1, random_state=42) train_idx, val_idx = train_test_split(train_idx, test_size=0.2, random_state=42 train_adj, train_features, train_labels = adj[train_idx], features[train_idx], data.iloc[train_idx]['LogS'] val_adj, val_features, val_labels = adj[val_idx], features[val_idx], data.iloc[val_idx]['LogS'] test_adj, test_features, test_labels = adj[test_idx], features[test_idx], data.iloc[test_idx]['LogS'] optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01) loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError() metrics=[tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError(), tf.keras.metrics.RootMeanSquaredError()] model = GCNModel(hidden_dim=64, output_dim=32) model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=metrics) history=model.fit((train_features,train_adj),train_labels,epochs=50,validation_data=((val_features, val_adj), val_labels)) test_scores = model.evaluate((test_features, test_adj), test_labels, verbose=0)

代码中的错误是 train_idx, val_idx = train_test_split(train_idx, test_size=0.2, random_state=42 没有正确的闭合括号。正确的代码应该是 train_idx, val_idx = train_test_split(train_idx, test_size=0.2, random_state=42)。