if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--train', type=str, default='train.txt', help='训练数据文件') parser.add_argument('--test', type=str, default='test.txt', help='测试数据文件') parser.add_argument('--stopwords', type=str, default='hit_stopwords.txt', help='停用词文件') parser.add_argument('--model', type=str, default='svm_model.pkl', help='分类模型文件') parser.add_argument('--matrix', type=str, default='tfidf.pkl', help='TF-IDF模型文件') parser.add_argument('--outpath', type=str, default='./results/', help='输出路径') args = parser.parse_args() print("数据处理中.......") data, target = get_data(args.train) # 获取训练数据和目标值 print("转换数据中.......") features = trans(data, args.matrix, args.stopwords) # 转换数据为特征矩阵 print("模型训练中.......") cls = svm.LinearSVC() # 创建线性支持向量机分类器对象 train(cls, features, target, args.model) # 训练模型 print("测试中.......") test(args.matrix, args.model, args.test, args.outpath) # 进行测试

这段代码实现了什么功能？

这段代码实现了完整的文本分类流程，包括数据处理、特征提取、模型训练和测试。具体来说，它会读取训练数据、测试数据和停用词文件，加载或训练TF-IDF模型和线性支持向量机分类模型，对训练数据进行特征提取和模型训练，对测试数据进行特征提取和模型测试，并将测试结果保存到指定的输出路径中。通过命令行参数可以指定各个文件的路径和模型的类型。

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warnings.filterwarnings("ignore") parser = argparse.ArgumentParser(description='Train Super Resolution Models') parser.add_argument('--crop_size', default=81, type=int, help='training images crop size')#crop size 高分辨率图像的大小 parser.add_argument('--upscale_factor', default=6, type=int, choices=[2, 3, 4, 6, 8], help='super resolution upscale factor')#upscale_factor 超分辨率的倍数 parser.add_argument('--num_epochs', default=100, type=int, help='train epoch number')#num_epochs 训练的轮数，默认为100 if __name__ == '__main__': opt = parser.parse_args() CROP_SIZE = opt.crop_size UPSCALE_FACTOR = opt.upscale_factor NUM_EPOCHS = opt.num_epochs

这段代码是用 argparse 模块来解析命令行参数，并将解析后的参数赋值给变量 CROP_SIZE、UPSCALE_FACTOR 和 NUM_EPOCHS，分别表示训练图像的裁剪大小、超分辨率倍数和训练的轮数。在该代码中，还设置了默认值和帮助信息，以方便用户使用。最后，通过 if __name__ == '__main__' 判断当前脚本是否为主程序，如果是，则执行参数解析和赋值操作。

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数据集而不是txt文件，你需要进行以下修改：

1. 导入所需的库和模块：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import fetch_openml

2. 加载MNIST数据集：

mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1, cache=True)

3. 将图像矩阵和标签分别存储为numpy数组：

X = mnist.data
y = mnist.target

4. 创建一个包含所有数据的Pandas数据框：

df = pd.DataFrame(X)
df['label'] = y

5. 将数据框保存为CSV文件：

df.to_csv(args.save, index=False)

注意，这里我们使用了`args.save`作为保存文件名，这是根据你之前的代码中的`--save`命令行参数来决定的。

除了以上修改，你还需要删除以下代码块，因为MNIST数据集已经包含了图像数据和标签，不需要再读取其他文件：

# 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)

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。