def load_dict(dict_name): if os.path.isfile(os.path.join('../data/DICT', dict_name)): with open(os.path.join('..data/DICT', dict_name)) as f: tmp_dict = json.load(f) res_count_dict = {} for i in range(20): res_count_dict[1] = tmp_dict[str(i)] else: print ("dictionary not exist! initializing an empty one ..") res_count_dict = {0: 0, 1: 0, 2: 0, 3: 0, 4: 0, 5: 0, 6: 0, 7: 0, 8: 0, 9: 0, 10: 0, 11: 0, 12: 0, 13: 0, 14: 0,15: 0, 16: 0, 17: 0, 18: 0, 19: 0} for key in res_count_dict: print (label_res_dict[(key)] + " " + str(res_count_dict[key])) return res_count_dict

这是一个 Python 函数，用于加载一个字典文件。如果字典文件存在，则读取文件内容并返回一个字典对象，否则返回一个空字典。函数的参数是字典文件的名称，函数会在指定路径下查找字典文件。如果找到了字典文件，则将文件内容解析为一个 JSON 对象，并将其中的数据存储到一个新的字典对象中。这个新的字典对象包含了 20 个键值对，每个键对应一个数字，表示该数字在字典中出现的次数。如果字典文件不存在，则会输出一条错误信息，并返回一个空字典对象。

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VGG_MEAN = [103.939, 116.779, 123.68] class Vgg19: def __init__(self, vgg19_npy_path=None): if vgg19_npy_path is None: path = inspect.getfile(Vgg19) path = os.path.abspath(os.path.join(path, os.pardir)) path = os.path.join(path, "vgg19.npy") vgg19_npy_path = path print(vgg19_npy_path) self.data_dict = np.load(vgg19_npy_path, encoding='latin1').item() print("npy file loaded")

这段代码进一步完善了之前定义的Vgg19类，其中np.load()函数用于载入预先训练好的VGG19模型的参数，encoding='latin1'参数用于指定读取文件时使用的编码方式。该函数返回一个字典类型的对象，包含了VGG19模型中所有层的权重和偏置等参数。这些参数被存储在self.data_dict变量中，并在载入完成后打印了一条提示信息。

def __getitem__(self, idx): file = self.tiles[idx] data_dict = np.load(file) data = [torch.from_numpy(data_dict[p]) for p in self.parts] if self.transform is not None: data = self.transform(data) return data def __len__(self): return len(self.tiles)是什么意思

这段代码定义了一个类的 `__getitem__` 和 `__len__` 方法，用于实现索引和获取数据集长度的功能。以下是对代码的解释：

`__getitem__(self, idx)` 方法：
- 接收一个索引 `idx` 作为参数。
- 从 `self.tiles` 列表中获取索引为 `idx` 的文件路径。
- 使用 `np.load(file)` 加载 `.npz` 文件并将数据存储到 `data_dict` 字典中。
- 使用列表推导式将 `data_dict` 中的数据转换为 `torch.Tensor` 对象，并存储在列表 `data` 中。
- 如果定义了数据的转换函数 `self.transform`，则调用 `self.transform(data)` 对数据进行转换。
- 返回转换后的数据。

`__len__(self)` 方法：
- 返回 `self.tiles` 列表的长度，即数据集的长度。

这段代码实现了数据集类的索引功能和获取数据集长度的功能。通过 `__getitem__` 方法可以通过索引来获取对应的数据，并且支持对数据进行转换。`__len__` 方法返回了数据集的长度，便于迭代和训练过程中的批处理操作。