labels = list(map(lambda x: os.path.split(os.path.split(x)[0])[1], filepaths))

这段代码的作用是将文件路径列表中每个文件所在的文件夹名作为标签，并将这些标签存储在一个列表中。

具体地说，`os.path.split(x)` 将路径 `x` 分割为路径和文件名两部分，然后 `os.path.split(os.path.split(x)[0])[1]` 取路径部分的父目录名作为标签。`map()` 函数将这个操作应用到文件路径列表中的每个文件上，然后 `list()` 函数将所有结果转换为一个列表。

相关问题

class ImageNetDataset(Dataset): def __init__(self, cfg, mode='train'): super(ImageNetDataset, self).__init__() self.mode = mode self.train_file = open(cfg.train_file, 'r').readlines() self.val_file = open(cfg.val_file, 'r').readlines() self.train_file = [(Path(s.strip())) for s in self.train_file] self.val_file = [(Path(s.strip())) for s in self.val_file] if mode == 'train': self.map_file = self.train_file elif mode == 'val': self.map_file = self.val_file elif mode == 'test': self.map_file = self.val_file self.labels = [s.split()[1].strip() for s in open(cfg.label_map, 'r').readlines()] self.labels = sorted(self.labels[:1000]) if getattr(cfg, 'trim_class_count', None) is not None: self.labels = self.labels[:cfg.trim_class_count] self.map_file = list(filter(lambda s: s.parent.stem in self.labels, self.map_file)) self.label_map = {s: idx for idx, s in enumerate(self.labels)} self.cfg = cfg self.augment_type = getattr(cfg, 'augment_type', None) self.loader_type = getattr(cfg, 'loader_type', None) self.parser_type = getattr(cfg, 'parser_type', 'normal') assert self.parser_type in ['normal']这个类是什么意思

这个类是一个 PyTorch 数据集类，用于加载 ImageNet 数据集。在初始化时，它会读取训练集和验证集的文件列表，以及标签映射文件。它还可以根据模式（训练、验证、测试）选择相应的数据集。如果指定了要截断的类别数，则会根据类别名称筛选文件列表。标签映射将标签名称映射为数字标签。此外，该类还可以指定数据增强类型、加载器类型和解析器类型。在数据集的获取过程中，它会根据指定的解析器类型对数据进行解析，并返回图像和标签。

for i in train_id: name, label = data[str(i)].split(',') train_img_list.append(name) train_labels.append(label) train_data_path = list(map(lambda x: os.path.join(datapath_read, 'image_combine/' + x + '.png'), train_img_list)) train_files = pd.DataFrame({"filename": train_data_path, "label": train_labels})

这段代码是一个数据处理过程，根据给定的`train_id`列表，从`data`中获取对应的数据，并将数据保存到`train_img_list`和`train_labels`列表中。然后，通过使用`map()`函数和lambda表达式，将`train_img_list`中的文件名与路径拼接，并存储到`train_data_path`列表中。最后，使用`pd.DataFrame()`函数创建一个名为`train_files`的DataFrame对象，其中包含两列数据，一列是文件路径(`filename`)，另一列是标签(`label`)。