with open(self.txt_filelist, "r") as f: self.relpaths = f.read().splitlines() l1 = len(self.relpaths) self.relpaths = self._filter_relpaths(self.relpaths) print("Removed {} files from filelist during filtering.".format(l1 - len(self.relpaths)))详细解析

这段代码是用来从txt_filelist文件中读取文件路径，并进行过滤的，具体的解析如下：

1. 使用with关键字打开txt_filelist文件，并赋值给变量f；
2. 使用read()方法读取文件中的内容，并使用splitlines()方法将文件内容按行分割成一个列表；
3. 使用len()方法获取读取到的文件路径列表的长度，并将其赋值给变量l1；
4. 调用_filter_relpaths()方法对文件路径列表进行过滤，并将过滤后的结果保存在变量self.relpaths中；
5. 在控制台输出过滤前和过滤后文件路径列表的长度差值，即被过滤掉的文件数量。
6. 执行完with代码块后，文件f将自动关闭。

其中，_filter_relpaths()方法是该类的一个私有方法，用于对文件路径进行过滤，具体实现方式可能与具体的数据集以及应用场景有关，这里无法确定。

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def _load(self): with open(self.txt_filelist, "r") as f: self.relpaths = f.read().splitlines() l1 = len(self.relpaths) self.relpaths = self._filter_relpaths(self.relpaths) print("Removed {} files from filelist during filtering.".format(l1 - len(self.relpaths))) self.synsets = [p.split("/")[0] for p in self.relpaths] self.abspaths = [os.path.join(self.datadir, p) for p in self.relpaths] unique_synsets = np.unique(self.synsets) class_dict = dict((synset, i) for i, synset in enumerate(unique_synsets)) if not self.keep_orig_class_label: self.class_labels = [class_dict[s] for s in self.synsets] else: self.class_labels = [self.synset2idx[s] for s in self.synsets] with open(self.human_dict, "r") as f: human_dict = f.read().splitlines() human_dict = dict(line.split(maxsplit=1) for line in human_dict) self.human_labels = [human_dict[s] for s in self.synsets] labels = { "relpath": np.array(self.relpaths), "synsets": np.array(self.synsets), "class_label": np.array(self.class_labels), "human_label": np.array(self.human_labels), } if self.process_images: self.size = retrieve(self.config, "size", default=256) self.data = ImagePaths(self.abspaths, labels=labels, size=self.size, random_crop=self.random_crop, ) else: self.data = self.abspaths解析

这段代码是用于加载数据的，主要做了以下几件事情：

1. 从文件列表中读取文件路径，并进行过滤；
2. 提取文件的类别标签（即synset）并保存在变量self.synsets中；
3. 将相对路径转为绝对路径，并保存在变量self.abspaths中；
4. 如果keep_orig_class_label为False，则将类别标签转为数字标签；
5. 从human_dict文件中读取类别标签对应的人类可读标签，并保存在变量self.human_labels中；
6. 将文件路径、类别标签、数字标签和人类可读标签保存在labels变量中；
7. 如果process_images为True，则调用ImagePaths类对图像进行处理，并保存在变量self.data中；
8. 如果process_images为False，则直接将文件路径保存在变量self.data中。

filelist = glob.glob(os.path.join(datadir, "**", "*.JPEG")) filelist = [os.path.relpath(p, start=datadir) for p in filelist] filelist = sorted(filelist) filelist = "\n".join(filelist)+"\n" with open(self.txt_filelist, "w") as f: f.write(filelist) tdu.mark_prepared(self.root)解析

这段代码的功能是根据指定的datadir目录下的所有JPEG文件，生成一个文件列表并写入到txt_filelist文件中。具体解析如下：

1. 使用glob模块的glob函数，结合os模块的join函数，查找datadir目录及其子目录下所有的JPEG文件，并将它们的文件路径存储在filelist列表中。

2. 使用os模块的relpath函数，将filelist中的文件路径转化为相对于datadir目录的相对路径，并重新存储在filelist列表中。

3. 使用sorted函数，按照文件名的字母顺序对filelist中的文件路径进行排序。

4. 使用join函数，将filelist列表中的所有文件路径连接成一个字符串，并在每个文件路径之间添加换行符，最后存储在filelist变量中。

5. 使用with语句，打开txt_filelist文件，并将filelist字符串写入到该文件中。

6. 最后，使用tdu模块的mark_prepared函数，将当前数据集标记为已准备就绪状态，以便后续的数据加载和处理操作。