def Dataset_loader(DIR,RESIZE): IMG = [] read = lambda imname: np.asarray(Image.open(imname).convert("RGB")) for IMAGE_NAME in tqdm(os.listdir(DIR)): PATH = os.path.join(DIR,IMAGE_NAME) _, ftype = os.path.splitext(PATH) if ftype == ".jpg": img = read(PATH) img = cv2.resize(img, (RESIZE,RESIZE)) IMG.append(np.array(img)/255.) return IMG 对以上代码的每一行进行详细的注释说明

好的，以下是对代码的每一行进行的详细注释说明：

def Dataset_loader(DIR,RESIZE):

这是定义一个函数 `Dataset_loader`，它有两个参数：`DIR` 和 `RESIZE`。

IMG = []

这一行是定义一个空列表 `IMG`，用于存储读取的图像数据。

read = lambda imname: np.asarray(Image.open(imname).convert("RGB"))

这一行是定义一个 lambda 函数 `read`，它将读取一张图像并将其转换为 RGB 模式的 NumPy 数组。

for IMAGE_NAME in tqdm(os.listdir(DIR)):

这一行是一个循环，依次遍历 `DIR` 目录下的每一个文件名，并将其存储在变量 `IMAGE_NAME` 中。

PATH = os.path.join(DIR,IMAGE_NAME)

这一行是将目录名和文件名拼接成完整路径，并将其存储在变量 `PATH` 中。

_, ftype = os.path.splitext(PATH)

这一行是将路径拆分成文件名和扩展名，并将扩展名存储在变量 `ftype` 中。

if ftype == ".jpg":

这一行是判断这个文件是否是 JPG 格式的图像文件。

img = read(PATH)

这一行是调用之前定义的 `read` 函数读取图像，并将其存储在变量 `img` 中。

img = cv2.resize(img, (RESIZE,RESIZE))

这一行是使用 OpenCV 库中的 `resize` 函数将图像大小调整为 `RESIZE`×`RESIZE`。

IMG.append(np.array(img)/255.)

这一行是将处理后的图像数据转换为 NumPy 数组，并将其归一化到 [0, 1] 的范围，然后将其添加到 `IMG` 列表中。

return IMG

这一行是返回处理后的图像数据列表 `IMG`。