f.write(file_ [:-4] + ' '+ str(c) +\'n')

这段代码是在向文件对象 f 写入一行数据，其中 file_ 是文件路径，c 是类别。代码使用字符串切片操作 file_[:-4] 去除文件路径中的后缀名，然后将文件路径和类别以空格分隔的形式拼接成一个字符串，并使用 write 方法写入文件对象 f 中。需要注意的是，代码中的 '\n' 表示换行符，用于将每个样本写入到不同的行中，以便后续的读取和处理。

相关问题

# import os,glob,shutil # import pandas as pd # # from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit # # df = pd.DataFrame({'file':glob.glob('data/*/*.mp4')}) # # df['cls'] = df.file.apply(lambda x:int(x.split('\\')[-2].split('_')[1])) # # ss = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1,test_size=0.2) # for train_idx,test_idx in ss.split(df['file'],df['cls']): # f = open('train.txt','w') # for file_,c in df.iloc[train_idx,:].values: # f.write(file_[:-4] + ' ' + str(c) + '\n') # f.close() # f = open('val.txt','w') # for file_,c in df.iloc[test_idx,:].values: # f.write(file_[:-4] + ' ' + str(c) + '\n') # f.close()

这是一个Python代码段，用于将一个数据集分成训练集和验证集，并将它们的文件路径和类别标签写入到train.txt和val.txt中，可以解读为：

- 导入了os、glob和shutil等Python标准库，以及pandas库和StratifiedShuffleSplit类；
- 使用glob库获取所有的mp4文件路径，并将它们存入一个DataFrame对象中；
- 从每个文件路径中提取出它们对应的类别标签，并将它们存入DataFrame对象的'cls'列中；
- 使用StratifiedShuffleSplit类，将数据集分成训练集和验证集，比例为0.8:0.2；
- 将训练集和验证集中文件路径和类别标签写入到train.txt和val.txt文件中，每行格式为：文件路径 类别标签。

需要注意的是，具体的文件路径、类别标签的提取方式和文件的写入方式，会因为数据集的不同而有所变化。同时，还需要根据具体的训练和验证需求，来设置数据集的划分比例和文件的格式等参数。

hist = self._model.fit(board_list, [pi_list, z_list], epochs=self._fit_epochs, batch_size=self._mini_batch_size, verbose=1) hist_path = self._fit_history_file + '_' + str(self._fit_epochs) + '_' + str(self._mini_batch_size) + '.txt' with open(hist_path, 'a') as f: f.write(str(hist.history)) return hist.history['loss'][0] # only sample loss of first epoch

这段代码是一个训练模型的过程。首先，使用模型的 `fit()` 方法对输入的棋盘列表 `board_list` 进行训练，期望输出为策略列表 `pi_list` 和胜率列表 `z_list`。其中，`epochs` 参数指定了训练的迭代次数，`batch_size` 参数指定了每次迭代的批量大小。训练过程中，`verbose` 参数为 1 表示打印训练过程的详细信息。

训练完成后，将训练过程的 `history` 对象写入到指定路径的文件中，并返回第一次迭代的损失值 `loss`。在这里，只返回第一次迭代的损失值是因为我们只需要了解训练过程中的初始损失情况即可。