self.dataset.parse_dataset() roidbs = self.dataset.roidbs for rec in tqdm(roidbs): h, w = rec['h'], rec['w'] bbox = rec['gt_bbox'] wh = bbox[:, 2:4] - bbox[:, 0:2] + 1 wh = wh / np.array([[w, h]]) shape = np.ones_like(wh) * np.array([[w, h]]) whs = np.vstack((whs, wh)) shapes = np.vstack((shapes, shape))这串代码的出处

时间: 2024-03-29 11:35:43 浏览: 175
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【数据挖掘重要笔记day31】详细完解决iris = sns.load_dataset(‘iris’)出来EmptyDataError: No columns to parse from file报错

这段代码的出处很难确定，因为它只是一些简单的数据处理代码，而没有任何特殊的标识或上下文信息。但是，从代码的内容和格式来看，它很可能是用于数据准备或数据增强的某个函数或类的一部分。具体而言，代码中的变量名和数据结构（如roidbs、rec、bbox等）表明它与目标检测或物体识别相关，而使用了numpy库的一些函数（如np.vstack()）和语法（如wh / np.array([[w, h]])）表明它也涉及到对数组和矩阵的操作。因此，可以猜测这段代码是某个目标检测或物体识别任务中的数据预处理或增强代码的一部分。
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dataset = dataset.map(parse_function) # 添加批处理和随机洗牌等预处理步骤 dataset = dataset.shuffle(buffer_size=1000).batch(batch_size) # 创建迭代器并获取数据 iterator = dataset.make_one_shot_...
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16. 要获取文本框中的年龄值，需要正确地转换文本内容，如int age = Int32.Parse(txtAge.Text)，确保文本可以转换为整数，否则会抛出异常。 这些知识点涵盖了C#中的数据库操作、枚举类型、命名空间使用、文件操作...

解释 self.dataset.parse_dataset() roidbs = self.dataset.roidbs for rec in tqdm(roidbs): h, w = rec['h'], rec['w'] bbox = rec['gt_bbox'] wh = bbox[:, 2:4] - bbox[:, 0:2] + 1 wh = wh / np.array([[w, h]]) shape = np.ones_like(wh) * np.array([[w, h]]) whs = np.vstack((whs, wh)) shapes = np.vstack((shapes, shape))

然后，通过遍历数据集中的每一个样本(rec)，获取每个样本的高度(h)、宽度(w)、目标框(gt_bbox)等信息。接下来，通过目标框计算出目标的宽高比例(wh)，并将其归一化到[0,1]的范围内。之后，将每个样本的宽高比例(wh)...

解释代码：class SpectrogramReader(object): """ Wrapper for short-time fourier transform of dataset """ def __init__(self, wave_scp, **kwargs): if not os.path.exists(wave_scp): raise FileNotFoundError("Could not find file {}".format(wave_scp)) self.stft_kwargs = kwargs self.wave_dict = parse_scps(wave_scp) self.wave_keys = [key for key in self.wave_dict.keys()] logger.info( "Create SpectrogramReader for {} with {} utterances".format( wave_scp, len(self.wave_dict))) def __len__(self): return len(self.wave_dict) def __contains__(self, key): return key in self.wave_dict # stft def _load(self, key): return stft(self.wave_dict[key], **self.stft_kwargs) # sequential index def __iter__(self): for key in self.wave_dict: yield key, self._load(key) # random index def __getitem__(self, key): if key not in self.wave_dict: raise KeyError("Could not find utterance {}".format(key)) return self._load(key)

这段代码定义了一个类 SpectrogramReader，它是一个用于数据集的短时傅里叶变换的包装器。在初始化时，需要传入一个音频文件列表（wave_scp）和其他参数（**kwargs），在构造函数中会检查文件列表是否存在，然后解析...

from pdb import set_trace as st import os import numpy as np import cv2 import argparse parser = argparse.ArgumentParser('create image pairs') parser.add_argument('--fold_A', dest='fold_A', help='input directory for image A', type=str, default='../dataset/50kshoes_edges') parser.add_argument('--fold_B', dest='fold_B', help='input directory for image B', type=str, default='../dataset/50kshoes_jpg') parser.add_argument('--fold_AB', dest='fold_AB', help='output directory', type=str, default='../dataset/test_AB') parser.add_argument('--num_imgs', dest='num_imgs', help='number of images',type=int, default=1000000) parser.add_argument('--use_AB', dest='use_AB', help='if true: (0001_A, 0001_B) to (0001_AB)',action='store_true') args = parser.parse_args() for arg in vars(args): print('[%s] = ' % arg, getattr(args, arg)) splits = os.listdir(args.fold_A) for sp in splits: img_fold_A = os.path.join(args.fold_A, sp) img_fold_B = os.path.join(args.fold_B, sp) img_list = os.listdir(img_fold_A) if args.use_AB: img_list = [img_path for img_path in img_list if '_A.' in img_path] num_imgs = min(args.num_imgs, len(img_list)) print('split = %s, use %d/%d images' % (sp, num_imgs, len(img_list))) img_fold_AB = os.path.join(args.fold_AB, sp) if not os.path.isdir(img_fold_AB): os.makedirs(img_fold_AB) print('split = %s, number of images = %d' % (sp, num_imgs)) for n in range(num_imgs): name_A = img_list[n] path_A = os.path.join(img_fold_A, name_A) if args.use_AB: name_B = name_A.replace('_A.', '_B.') else: name_B = name_A path_B = os.path.join(img_fold_B, name_B) if os.path.isfile(path_A) and os.path.isfile(path_B): name_AB = name_A if args.use_AB: name_AB = name_AB.replace('_A.', '.') # remove _A path_AB = os.path.join(img_fold_AB, name_AB) im_A = cv2.imread(path_A, cv2.IMREAD_COLOR) im_B = cv2.imread(path_B, cv2.IMREAD_COLOR) im_AB = np.concatenate([im_A, im_B], 1) cv2.imwrite(path_AB, im_AB)，解释上述代码，并告诉我怎么设置文件夹格式

- dataset - 50kshoes_edges - split1 - 0001_A.png - 0002_A.png - ... - split2 - 0001_A.png - 0002_A.png - ... - ... - 50kshoes_jpg - split1 - 0001_B.jpg - 0002_B.jpg - ... - split2 - ...

from pdb import set_trace as st import os import numpy as np import cv2 import argparse parser = argparse.ArgumentParser('create image pairs') parser.add_argument('--fold_A', dest='fold_A', help='input directory for image A', type=str, default='./dataset/blurred') parser.add_argument('--fold_B', dest='fold_B', help='input directory for image B', type=str, default='./dataset/sharp') parser.add_argument('--fold_AB', dest='fold_AB', help='output directory', type=str, default='../dataset/out') parser.add_argument('--num_imgs', dest='num_imgs', help='number of images',type=int, default=1000000) parser.add_argument('--use_AB', dest='use_AB', help='if true: (0001_A, 0001_B) to (0001_AB)',action='store_true') args = parser.parse_args() for arg in vars(args): print('[%s] = ' % arg, getattr(args, arg)) splits = os.listdir(args.fold_A) for sp in splits: img_fold_A = os.path.join(args.fold_A, sp) img_fold_B = os.path.join(args.fold_B, sp) img_list = os.listdir(img_fold_A) if args.use_AB: img_list = [img_path for img_path in img_list if '_A.' in img_path] num_imgs = min(args.num_imgs, len(img_list)) print('split = %s, use %d/%d images' % (sp, num_imgs, len(img_list))) img_fold_AB = os.path.join(args.fold_AB, sp) if not os.path.isdir(img_fold_AB): os.makedirs(img_fold_AB) print('split = %s, number of images = %d' % (sp, num_imgs)) for n in range(num_imgs): name_A = img_list[n] path_A = os.path.join(img_fold_A, name_A) if args.use_AB: name_B = name_A.replace('_A.', '_B.') else: name_B = name_A path_B = os.path.join(img_fold_B, name_B) if os.path.isfile(path_A) and os.path.isfile(path_B): name_AB = name_A if args.use_AB: name_AB = name_AB.replace('_A.', '.') # remove _A path_AB = os.path.join(img_fold_AB, name_AB) im_A = cv2.imread(path_A, cv2.IMREAD_COLOR) im_B = cv2.imread(path_B, cv2.IMREAD_COLOR) im_AB = np.concatenate([im_A, im_B], 1) cv2.imwrite(path_AB, im_AB),运行上述代码，提示错误：NotADirectoryError: [WinError 267] 目录名称无效。: 'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\DeblurGAN-master\datasets\blurred\1.jpg'

根据错误提示，看起来是指定的目录名称无效。具体来说，是出现了一个名为'1.jpg'的文件，而在代码中尝试将其作为目录来处理。你需要检查代码中是否有将文件名误认为是目录名的情况，可以使用os.path.isdir()函数来...

帮我为下面的代码加上注释：class SimpleDeepForest: def __init__(self, n_layers): self.n_layers = n_layers self.forest_layers = [] def fit(self, X, y): X_train = X for _ in range(self.n_layers): clf = RandomForestClassifier() clf.fit(X_train, y) self.forest_layers.append(clf) X_train = np.concatenate((X_train, clf.predict_proba(X_train)), axis=1) return self def predict(self, X): X_test = X for i in range(self.n_layers): X_test = np.concatenate((X_test, self.forest_layers[i].predict_proba(X_test)), axis=1) return self.forest_layers[-1].predict(X_test[:, :-2]) # 1. 提取序列特征（如：GC-content、序列长度等） def extract_features(fasta_file): features = [] for record in SeqIO.parse(fasta_file, "fasta"): seq = record.seq gc_content = (seq.count("G") + seq.count("C")) / len(seq) seq_len = len(seq) features.append([gc_content, seq_len]) return np.array(features) # 2. 读取相互作用数据并创建数据集 def create_dataset(rna_features, protein_features, label_file): labels = pd.read_csv(label_file, index_col=0) X = [] y = [] for i in range(labels.shape[0]): for j in range(labels.shape[1]): X.append(np.concatenate([rna_features[i], protein_features[j]])) y.append(labels.iloc[i, j]) return np.array(X), np.array(y) # 3. 调用SimpleDeepForest分类器 def optimize_deepforest(X, y): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) model = SimpleDeepForest(n_layers=3) model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) print(classification_report(y_test, y_pred)) # 4. 主函数 def main(): rna_fasta = "RNA.fasta" protein_fasta = "pro.fasta" label_file = "label.csv" rna_features = extract_features(rna_fasta) protein_features = extract_features(protein_fasta) X, y = create_dataset(rna_features, protein_features, label_file) optimize_deepforest(X, y) if __name__ == "__main__": main()

for record in SeqIO.parse(fasta_file, "fasta"): seq = record.seq gc_content = (seq.count("G") + seq.count("C")) / len(seq) seq_len = len(seq) features.append([gc_content, seq_len]) # Return ...

args = parser.parse_args() args.root_model = f'{args.root_path}/{args.dataset}/{args.mark}' os.makedirs(args.root_model, exist_ok=True) if args.gpu is not None: warnings.warn('You have chosen a specific GPU. This will completely ' 'disable data parallelism.') if args.dist_url == "env://" and args.world_size == -1: args.world_size = int(os.environ["WORLD_SIZE"]) args.distributed = args.world_size > 1 or args.multiprocessing_distributed

- args = parser.parse_args()：通过解析命令行参数，将参数值赋给args对象。 - args.root_model = f'{args.root_path}/{args.dataset}/{args.mark}'：根据命令行参数的值，构建一个路径字符串，并将其赋值给...

self.dataset.parse_dataset()

这段代码是一个类的方法，其中的self指代类的实例对象，dataset是类的一个属性，包含了数据集的相关信息。该方法调用了dataset的parse_dataset()方法，该方法用于解析数据集，将数据集中的图片、标注等信息提取出来...

if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--path', type=str, default=r"data/UCI HAR Dataset/UCI HAR Dataset", help='UCI dataset data path') parser.add_argument('--save', type=str, default='data/UCI_Smartphone_Raw.csv', help='save file name') args = parser.parse_args() data_path = args.path # read train subjects train_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'train/subject_train.txt'), header=None, names=['subject']) # read test subjects test_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'test/subject_test.txt'), header=None, names=['subject']) # concat subjects = pd.concat([train_subjects, test_subjects], axis=0) # read train labels train_labels = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'train/y_train.txt'), header=None, names=['label']) # read train labels test_labels = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'test/y_test.txt'), header=None, names=['label']) # labels labels = pd.concat([train_labels, test_labels], axis=0) final_dataframe = pd.concat([subjects, labels], axis=1) data = [] for name in COLUMNS: final_dataframe = pd.concat([final_dataframe, read_txt(name)], axis=1) final_dataframe.to_csv(args.save,index=False) 如何将文中txt文件改成mnist数据集数据，其他不做大修改

要将代码修改为使用MNIST数据集...for name in COLUMNS: final_dataframe = pd.concat([final_dataframe, read_txt(name)], axis=1) 这些修改后的代码将直接将MNIST数据集转换为CSV文件，并保存到指定的路径中。

import tensorflow as tf from im_dataset import train_image, train_label, test_image, test_label from AlexNet8 import AlexNet8 from baseline import baseline from InceptionNet import Inception10 from Resnet18 import ResNet18 import os import matplotlib.pyplot as plt import argparse import numpy as np parse = argparse.ArgumentParser(description="CVAE model for generation of metamaterial") hyperparameter_set = parse.add_argument_group(title='HyperParameter Setting') dim_set = parse.add_argument_group(title='Dim setting') hyperparameter_set.add_argument("--num_epochs",type=int,default=200,help="Number of train epochs") hyperparameter_set.add_argument("--learning_rate",type=float,default=4e-3,help="learning rate") hyperparameter_set.add_argument("--image_size",type=int,default=16*16,help="vector size of image") hyperparameter_set.add_argument("--batch_size",type=int,default=16,help="batch size of database") dim_set.add_argument("--z_dim",type=int,default=20,help="dim of latent variable") dim_set.add_argument("--feature_dim",type=int,default=32,help="dim of feature vector") dim_set.add_argument("--phase_curve_dim",type=int,default=41,help="dim of phase curve vector") dim_set.add_argument("--image_dim",type=int,default=16,help="image size: [image_dim,image_dim,1]") args = parse.parse_args() def preprocess(x, y): x = tf.io.read_file(x) x = tf.image.decode_png(x, channels=1) x = tf.cast(x,dtype=tf.float32) /255. x1 = tf.concat([x, x], 0) x2 = tf.concat([x1, x1], 1) x = x - 0.5 y = tf.convert_to_tensor(y) y = tf.cast(y,dtype=tf.float32) return x2, y train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_image, train_label)) train_db = train_db.shuffle(100).map(preprocess).batch(args.batch_size) test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_image, test_label)) test_db = test_db.map(preprocess).batch(args.batch_size) model = ResNet18([2, 2, 2, 2]) model.build(input_shape=(args.batch_size, 32, 32, 1)) model.compile(optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr = 1e-3), loss = tf.keras.losses.MSE, metrics = ['MSE']) checkpoint_save_path = "./checkpoint/InceptionNet_im_3/checkpoint.ckpt" if os.path.exists(checkpoint_save_path+'.index'): print('------------------load the model---------------------') model.load_weights(checkpoint_save_path) cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path,save_weights_only=True,save_best_only=True) history = model.fit(train_db, epochs=500, validation_data=test_db, validation_freq=1, callbacks=[cp_callback]) model.summary() acc = history.history['loss'] val_acc = history.history['val_loss'] plt.plot(acc, label='Training MSE') plt.plot(val_acc, label='Validation MSE') plt.title('Training and Validation MSE') plt.legend() plt.show()

其中使用了 argparse 库来设置超参数，使用了 tf.data.Dataset 来进行数据处理和加载，使用了 tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint 来保存模型的训练结果。同时还使用了 matplotlib.pyplot 库来绘制训练和验证的 MSE...

# import pandas as pd # import matplotlib.pyplot as plt # from PIL import Image # import io # # 读取.parquet文件 # # df = pd.read_parquet('../points/wrq_cameratest/training_camera_image_10526338824408452410_5714_660_5734_660.parquet') # # # 获取图像数据列 # image_column = '[CameraImageComponent].image' # i=0 # # 遍历每行数据 # for index, row in df.iterrows(): # # 读取图像数据 # if i<1: # image_data = row[image_column] # # # 创建BytesIO对象 # image_stream = io.BytesIO(image_data) # # # 打开图像 # image = Image.open(image_stream) # # # 显示图像 # plt.imshow(image) # plt.axis('off') # plt.show() # print(df) # print("##") # i=i+1 # else: # exit() # import os import tensorflow.compat.v1 as tf import math import numpy as np import itertools tf.enable_eager_execution() from waymo_open_dataset.utils import range_image_utils from waymo_open_dataset.utils import transform_utils from waymo_open_dataset.utils import frame_utils from waymo_open_dataset import dataset_pb2 as open_dataset FILENAME = '../tools/frames' dataset = tf.data.TFRecordDataset(FILENAME, compression_type='') for data in dataset: frame = open_dataset.Frame() frame.ParseFromString(bytearray(data.numpy())) break (range_images, camera_projections, _, range_image_top_pose) = frame_utils.parse_range_image_and_camera_projection( frame) print('_____________________') print(frame.context)

在每次循环中，代码首先创建一个 open_dataset.Frame() 对象 frame，并使用 frame.ParseFromString() 方法将数据解析为 Frame 对象。接着，代码调用 frame_utils.parse_range_image_and_camera_projection() 函数，...

dataset = pd.read_csv('D:/household_power_consumption/household_power_consumption.txt', sep=';', header=0, low_memory=False, infer_datetime_format=True, engine='c', parse_dates={'datetime':[0,1]}, index_col=['datetime']) dataset.replace('?', np.nan, inplace=True) # 替换异常值 values = dataset.values.astype('float32') # 统一数据类型为float类型，提高精度和速度 dataset["Global_active_power"] = pd.to_numeric(dataset["Global_active_power"],errors='coerce') dataset["Global_reactive_power"] = pd.to_numeric(dataset["Global_reactive_power"],errors='coerce') dataset["Voltage"] = pd.to_numeric(dataset["Voltage"],errors='coerce') dataset["Global_intensity"] = pd.to_numeric(dataset["Global_intensity"],errors='coerce') dataset["Sub_metering_1"] = pd.to_numeric(dataset["Sub_metering_1"],errors='coerce') dataset["Sub_metering_2"] = pd.to_numeric(dataset["Sub_metering_2"],errors='coerce')请把这段代码改成阅读excel格式的数据集

values = dataset.values.astype('float32') # 统一数据类型为float类型，提高精度和速度 dataset["Global_active_power"] = pd.to_numeric(dataset["Global_active_power"], errors='coerce') dataset["Global_...

opt = config.get_arguments().parse_args() netG = Generator(opt) for param in netG.parameters(): param.requires_grad = False ckpt_dir = os.path.join(opt.checkpoints, opt.dataset, opt.attack_mode, 'target_' + str(opt.target_label)) ckpt_path = os.path.join(ckpt_dir, "{}_{}_ckpt.pth.tar".format(opt.attack_mode, opt.dataset)) state_dict = torch.load(ckpt_path) netG.to(opt.device) netG.eval() netG.load_state_dict(state_dict["netG"]) print(">=========================< load netG >==========================<") netM = Generator(opt, out_channels=1) netM.load_state_dict(state_dict["netM"]) print(">=========================< load netM >==========================<") netM.to(opt.device) netM.eval() netM.requires_grad_(False) test_dataloader = get_dataloader(opt, train=False, bd=False) inputs, targets = next(iter(test_dataloader)) inputs = inputs.to(opt.device) patterns = netG(inputs) patterns = netG.normalize_pattern(patterns) batch_masks = netM.threshold(netM(inputs)) bd_inputs = inputs + (patterns - inputs) * batch_masks bd_inputs = netG.denormalize_pattern(bd_inputs) * 255.0 bd_inputs = bd_inputs.detach().cpu().numpy() bd_inputs = np.clip(bd_inputs, 0, 255).astype(np.uint8).transpose((0, 2, 3, 1))怎么把这个bd_inputs的图片一张一张按PNG格式保存下来

for i in range(len(bd_inputs)): image = Image.fromarray(bd_inputs[i]) image.save(f"image_{i}.png") 这将保存每张图像为PNG格式，并以"image_0.png"，"image_1.png"等命名。你可以根据需要修改文件名或...

import numpy as np from osgeo import gdal from xml.dom import minidom import sys import os os.environ['PROJ_LIB'] = r"D:\test\proj.db" gdal.UseExceptions() # 引入异常处理 gdal.AllRegister() # 注册所有的驱动 def atmospheric_correction(image_path, output_path, solar_elevation, aerosol_optical_depth): # 读取遥感影像 dataset = gdal.Open(image_path, gdal.GA_ReadOnly) if dataset is None: print('Could not open %s' % image_path) return band = dataset.GetRasterBand(1) image = band.ReadAsArray().astype(np.float32) # 进行大气校正 corrected_image = (image - aerosol_optical_depth) / np.sin(np.radians(solar_elevation)) # 创建输出校正结果的影像 driver = gdal.GetDriverByName('GTiff') if driver is None: print('Could not find GTiff driver') return output_dataset = driver.Create(output_path, dataset.RasterXSize, dataset.RasterYSize, 1, gdal.GDT_Float32) if output_dataset is None: print('Could not create output dataset %s' % output_path) return output_dataset.SetProjection(dataset.GetProjection()) output_dataset.SetGeoTransform(dataset.GetGeoTransform()) # 写入校正结果 output_band = output_dataset.GetRasterBand(1) output_band.WriteArray(corrected_image) # 关闭数据集 output_band = None output_dataset = None band = None dataset = None print('Atmospheric correction completed.') if __name__ == '__main__': if len(sys.argv) == 1: workspace = r"D:\test\FLAASH_ALL_ALL_V1.0.xml" else: workspace = sys.argv[1] # 解析xml文件接口 Product = minidom.parse(workspace).documentElement # 解析xml文件(句柄或文件路径) a1 = Product.getElementsByTagName('ParaValue') # 获取输入路径的节点名 ParaValue = [] for i in a1: ParaValue.append(i.childNodes[0].data) # 获取存储路径的节点名 image_path = ParaValue[0] output_path = ParaValue[1] # image_path = r"D:\Project1\data\input\11.tif" # output_path = r"D:\test\result\2.tif" solar_elevation = 30 # 太阳高度角（单位：度） aerosol_optical_depth = 0.2 # 气溶胶光学厚度 atmospheric_correction(image_path, output_path, solar_elevation, aerosol_optical_depth) 根据这段代码写一个技术路线流程

1. 引入必要的 Python 库(numpy, osgeo, xml....11. 使用 minidom.parse() 解析 XML 文件，并获取输入路径和输出路径 12. 调用 atmospheric_correction 函数进行大气校正 13. 程序结束，输出大气校正完成的提示信息

dataset = read_csv('raw.csv', parse_dates = [['year', 'month', 'day', 'hour']], index_col=0, date_parser=parse)

这段代码的作用是读取一个名为'raw.csv'的csv文件，将'year', '...其中，parse是一个自定义的函数，用于将'year', 'month', 'day', 'hour'这四列合并成一个datetime对象。最终，这个数据集会被存储在dataset变量中。

args = parser.parse_args() dataset = args.event_log n_layer = args.n_layers

The first line of the code args = parser.parse_args() is used to parse the command-line arguments passed to the script. It creates an args object that contains the arguments and their values. The...

3 main(opt) 4 File ".\train.py", line 529, in main 5 train(opt.hyp, opt, device, callbacks) 6 File ".\train.py", line 112, in train 7 data_dict = data_dict or check_dataset(data) # check if None 8 File "F:\yolov5\yolov5-master\utils\general.py", line 518, in check_dataset 9 data = yaml_load(data) # dictionary 10 File "F:\yolov5\yolov5-master\utils\general.py", line 603, in yaml_load 11 return yaml.safe_load(f) 12 File "D:\minconda\envs\demo_py3.8\lib\site-packages\yaml\__init__.py", line 125, in safe_load 13 return load(stream, SafeLoader) 14 File "D:\minconda\envs\demo_py3.8\lib\site-packages\yaml\__init__.py", line 81, in load 15 return loader.get_single_data() 16 File "D:\minconda\envs\demo_py3.8\lib\site-packages\yaml\constructor.py", line 49, in get_single_data 17 node = self.get_single_node() 18 File "D:\minconda\envs\demo_py3.8\lib\site-packages\yaml\composer.py", line 36, in get_single_node 19 document = self.compose_document() 20 File "D:\minconda\envs\demo_py3.8\lib\site-packages\yaml\composer.py", line 55, in compose_document 21 node = self.compose_node(None, None) 22 File "D:\minconda\envs\demo_py3.8\lib\site-packages\yaml\composer.py", line 84, in compose_node 23 node = self.compose_mapping_node(anchor) 24 File "D:\minconda\envs\demo_py3.8\lib\site-packages\yaml\composer.py", line 127, in compose_mapping_node 25 while not self.check_event(MappingEndEvent): 26 File "D:\minconda\envs\demo_py3.8\lib\site-packages\yaml\parser.py", line 98, in check_event 27 self.current_event = self.state() 28 File "D:\minconda\envs\demo_py3.8\lib\site-packages\yaml\parser.py", line 428, in parse_block_mapping_key 29 if self.check_token(KeyToken): 30 File "D:\minconda\envs\demo_py3.8\lib\site-packages\yaml\scanner.py", line 115, in check_token 31 while self.need_more_tokens(): 32 File "D:\minconda\envs\demo_py3.8\lib\site-packages\yaml\scanner.py", line 152, in need_more_tokens 33 self.stale_possible_simple_keys() 34 File "D:\minconda\envs\demo_py3.8\lib\site-packages\yaml\scanner.py", line 291, in stale_possible_simple_keys 35 raise ScannerError("while scanning a simple key", key.mark, 36 yaml.scanner.ScannerError: while scanning a simple key 37 in ".\data\coco_chv.yaml", line 18, column 1 38 could not find expected ':' 39 in ".\data\coco_chv.yaml", line 22, column 1

根据你提供的信息，这是一个 Python 代码的错误信息，可能是在训练 YOLOv5 目标检测模型时出现的问题。具体来说，这个错误是由于在读取 ".\data\coco_chv.yaml" 文件时，遇到了一个无法识别的字符，导致程序无法解析...

def create_dictionaries(model=None, combined=None): ''' Function does are number of Jobs: 1- Creates a word to index mapping 2- Creates a word to vector mapping 3- Transforms the Training and Testing Dictionaries ''' if (combined is not None) and (model is not None): gensim_dict = Dictionary() gensim_dict.doc2bow(model.vocab.keys(), allow_update=True) # freqxiao10->0 所以k+1 w2indx = {v: k+1 for k, v in gensim_dict.items()}#所有频数超过10的词语的索引,(k->v)=>(v->k) w2vec = {word: model[word] for word in w2indx.keys()}#所有频数超过10的词语的词向量, (word->model(word)) def parse_dataset(combined): # 闭包-->临时使用 ''' Words become integers ''' data=[] for sentence in combined: new_txt = [] for word in sentence: try: new_txt.append(w2indx[word]) except: new_txt.append(0) # freqxiao10->0 data.append(new_txt) return data # word=>index combined=parse_dataset(combined) combined= sequence.pad_sequences(combined, maxlen=maxlen)#每个句子所含词语对应的索引，所以句子中含有频数小于10的词语，索引为0 return w2indx, w2vec,combined else: print( 'No data provided...')

最后，使用闭包函数 parse_dataset 将语料库数据 combined 中的每个单词替换为其对应的索引值，从而将其转换为整数索引列表的形式。 如果 model 和 combined 参数中有一个为空，则会返回一个错误消息。

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