labels_name = sorted(item.name for item in train_data_root.glob('*/') if item.is_dir()) print(labels_name)，将以上代码的字典更新为长度2

的元组，元组的第一个元素为标签名称，第二个元素为标签对应的数字编号。

代码如下：

labels_name = sorted((item.name, i) for i, item in enumerate(train_data_root.glob('*/')) if item.is_dir())
print(labels_name)

其中，`enumerate()` 函数用于将标签名称转换为数字编号。

相关问题

class Dataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, root): self.root = root if not os.path.exists(self.root): raise Exception("[!] {} not exists.".format(root)) #sort file names self.input_paths = sorted(glob(os.path.join(self.root, '{}/*_train.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/"+Noise+"/train_data")))) self.label_paths = sorted(glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/"+Noise+"/train_lab")))) self.name = os.path.basename(root) #print(self.input_paths) #print(self.label_paths) if len(self.input_paths) == 0 or len(self.label_paths) == 0: raise Exception("No signal/labels are found in {}".format(self.root))这段代码的详细意思

这段代码定义了一个名为 Dataset 的类，继承了 PyTorch 中的 Dataset 类，并定义了类的构造函数 `__init__`。该构造函数接受一个参数 `root`，表示数据集的根目录。

在构造函数中，首先判断根目录是否存在，如果不存在则抛出异常。然后通过 `glob` 函数和 `os.path.join` 函数获取输入数据和标签数据的文件路径，并按照文件名排序，将排序后的路径存储在 `self.input_paths` 和 `self.label_paths` 中。其中，输入数据文件名以 `_train.npy` 结尾，标签数据文件名以 `_lab.npy` 结尾。

接着，获取数据集的名称，使用 `os.path.basename` 函数获取根目录的最后一级目录名，并将其赋值给类的属性 `name`。

最后，判断输入数据集和标签数据集是否为空，如果为空则抛出异常。

class Dataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, root): self.root = root if not os.path.exists(self.root): raise Exception("[!] {} not exists.".format(root)) # 这个类的目的是为了读取数据集，如果数据集不存在，就无法读取，因此在构造函数中进行判断，可以保证后续的代码能够正常运行 # sort file names 文件名排序 self.input_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_train.mat'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_data")))) self.label_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.mat'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_lab")))) self.name = os.path.basename(root) # print(self.input_paths) # print(self.label_paths) if len(self.input_paths) == 0 or len(self.label_paths) == 0: raise Exception("No signal/labels are found in {}".format(self.root))

这段代码定义了一个继承自PyTorch中Dataset类的自定义数据集类。在构造函数__init__中，接收一个参数root，表示数据集的根目录。如果数据集不存在，就会抛出异常。然后使用glob函数获取数据集中所有训练数据文件的路径，并对文件名进行排序。接着，获取与训练数据对应的标签文件的路径，并同样进行排序。最后，判断训练数据和标签文件的数量是否一致，如果不一致，也会抛出异常。这个类的目的是为了方便后面的代码能够读取和处理数据集，从而进行深度学习模型的训练。