os.path.join(dirpath,filesname)
时间: 2023-11-23 16:39:27 浏览: 90
`os.path.join(dirpath, filename)` 方法将 `dirpath` 和 `filename` 连接起来,形成一个完整的路径。它会根据操作系统的不同,使用相应的路径分隔符。例如,在 Unix/Linux 系统中,路径分隔符为 `/`,在 Windows 系统中,路径分隔符为 `\`。这个方法可以确保路径的正确性,即使在不同的操作系统上运行代码时也不会出错。
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解释一下“def main(): newBricks = packageVersionsFromConfig() newDict = getDependencies(newBricks, "davinci") sipver = newDict.get(SIP_PACKAGE_NAME) sipver =sipver['release'] logging.info("BRICKS SIP package version is %s", sipver) handleRepo(SIP_PACKAGE_NAME, False) logging.info("Cloning SIP repo, hold your horses, this could take a while (1.8G)") repo = git.Repo(os.path.join(GIT_WORKING_DIR, SIP_PACKAGE_NAME)) repo.git.checkout(sipver) logging.info ("Git status of repo %s is %s ", SIP_PACKAGE_NAME, repo.git.status()) #copying files to SIP folder sipVersion = [] reg_compile = re.compile("SIP_*") for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(os.path.join(GIT_WORKING_DIR, SIP_PACKAGE_NAME, "src")): sipVersion = sipVersion + [dirname for dirname in dirnames if reg_compile.match(dirname)] logging.info("Vector SIP version is %s", sipVersion) if input("WARNING !!!! You're about to overwrite your local SIP folder. Are you sure you want to continue ? (y/n)") != "y": exit("I wish you good fortune") for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(os.path.join("src","SIP")): for filename in filenames: if filename == "CMakeLists.txt": continue absfile = os.path.join(dirpath, filename) #logging.info(absfile) os.remove(absfile) for dirname in dirnames: if dirname == "Components": continue absdir = os.path.join(dirpath, dirname) #logging.info(absfile) shutil.rmtree(absdir) logging.info("Copying source files from Vector SIP cloned repo to the SIP folder") distutils.dir_util.copy_tree(os.path.join(GIT_WORKING_DIR, SIP_PACKAGE_NAME, "src", sipVersion[0]), os.path.join("src","SIP")) ”
这段代码是一个Python程序的主函数(`main()`),它执行了一系列操作来处理一个名为"SIP"的软件包。下面是代码的解释:
1. `newBricks = packageVersionsFromConfig()`:通过调用`packageVersionsFromConfig()`函数,从配置中获取软件包的版本信息,将其存储在`newBricks`变量中。
2. `newDict = getDependencies(newBricks, "davinci")`:通过调用`getDependencies()`函数,获取"SIP"软件包在"davinci"环境下的依赖项,并将其存储在`newDict`变量中。
3. `sipver = newDict.get(SIP_PACKAGE_NAME)`:从`newDict`字典中获取"SIP"软件包的版本信息,并将其存储在`sipver`变量中。
4. `代码从解释器到内存再到 CPU 再返回的过程
path = 'F:\GTSRB-德国交通标志识别图像数据' csv_files = [] for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(path, topdown=False): for filename in filenames: if filename.endswith('.csv'): csv_files.append(os.path.join(dirpath, filename)) #%% import matplotlib.image as mpimg test_image=[] test_lable=[] x='' csv=csv_files[1] #F:\GTSRB-德国交通标志识别图像数据\Test.csv base_path = os.path.dirname(csv) # read csv data trafficSigns = [] with open(csv,'r',newline='') as file: header = file.readline() header = header.strip() header_list = header.split(',') print(header_list) #print(header_list[6]) for row in file.readlines(): row_data = row.split(',') x=row_data[7] x='F:/GTSRB-德国交通标志识别图像数据/'+x x=x.strip('\n') m=row_data[6] test_lable.append(int(row_data[6])) test = Image.open(x) test = test.resize((48,48),Image.ANTIALIAS) test = np.array(test) test_image.append(test) #%% test_data = np.array(test_image) #%% test_lable = np.array(test_lable) #%% #标签进行one-hot编码 labels = test_lable one_hot_labels = tf.one_hot(indices=labels,depth=43, on_value=1, off_value=0, axis=-1, dtype=tf.int32, name="one-hot") #%% #print(one_hot_labels.shape) test_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1. /255 ) test_data_generator = test_datagen.flow( x=test_data, y=one_hot_labels, #target_size=(48, 48), batch_size=32 #class_mode='categorical' ) #%% print(test_lable)
这段代码的功能是读取指定路径下的CSV文件,并根据CSV文件中的信息加载图像数据和标签。下面是对这段代码的解释:
1. 首先,通过使用`os.walk`函数遍历指定路径下的所有文件和文件夹,并将以`.csv`结尾的文件路径添加到`csv_files`列表中。
2. 接下来,导入所需的库,其中`matplotlib.image`用于读取图像数据。
3. 定义一个空列表`test_image`和`test_label`用于存储图像数据和标签。
4. 通过选择一个CSV文件路径,例如`csv_files[1]`,并获取其所在目录的路径。
5. 打开CSV文件,读取文件中的内容。首先读取文件的第一行,作为列名,并将其转换为列表形式存储在`header_list`中。
6. 接下来,遍历文件的每一行,将每行数据转换为列表形式存储在`row_data`中。在这个过程中,从第7个位置获取图像文件的路径,并将其与基本路径拼接成完整路径`x`。
7. 将第6个位置的标签值转换为整数,并将其添加到`test_label`列表中。
8. 使用PIL库的`Image.open()`方法打开图像文件,调整图像大小为(48,48),并将其转换为数组形式存储在`test_image`列表中。
9. 将`test_image`列表转换为NumPy数组形式存储在`test_data`中。
10. 将`test_label`列表转换为NumPy数组形式存储在`test_label`中。
11. 使用TensorFlow的`tf.one_hot()`函数对标签进行one-hot编码,将其转换为独热编码形式存储在`one_hot_labels`中。
12. 使用`ImageDataGenerator`函数创建一个测试数据生成器`test_data_generator`,用于在后续的模型评估中生成测试数据批次。
13. 最后,打印输出`test_label`,即测试数据的标签。