def display_category_data(): for path in [dataset_train_path, dataset_val_path, dataset_test_path]: logging.info('path {}'.format(path)) path1, dirs1, files1 = os.walk(path).next() file_count1 = len(files1) for dirs1_name in dirs1: path2, dirs2, files2 = os.walk(os.path.join(path, dirs1_name)).next() file_count2 = len(files2) logging.info('{:20s} : {}'.format(dirs1_name, file_count2))报错:os.walk没有next方法
时间: 2024-03-01 22:50:40 浏览: 24
这个错误是由于Python 3中的os.walk()返回的是一个可迭代对象,而不是Python 2中直接返回一个元组的形式。因此,可以使用next()方法获取可迭代对象中的元素。在Python 3中可以使用next(os.walk(path))来获取第一个元素。下面是修改后的代码:
```
def display_category_data():
for path in [dataset_train_path, dataset_val_path, dataset_test_path]:
logging.info('path {}'.format(path))
path1, dirs1, files1 = next(os.walk(path))
file_count1 = len(files1)
for dirs1_name in dirs1:
path2, dirs2, files2 = next(os.walk(os.path.join(path, dirs1_name)))
file_count2 = len(files2)
logging.info('{:20s} : {}'.format(dirs1_name, file_count2))
```
这样就可以正确地遍历指定路径下的所有文件和文件夹,并获取它们的路径、名称等信息。
相关问题
for path in [dataset_train_path, dataset_val_path, dataset_test_path]: logging.info('path {}'.format(path)) path1, dirs1, files1 = os.walk(path).next() 报错:AttributeError: 'generator' object has no attribute 'next' 请帮我修改代码
Sure! To fix this error, you need to modify the line `path1, dirs1, files1 = os.walk(path).next()` to `path1, dirs1, files1 = next(os.walk(path))`.
Here's the modified code:
```
for path in [dataset_train_path, dataset_val_path, dataset_test_path]:
logging.info('path {}'.format(path))
path1, dirs1, files1 = next(os.walk(path))
```
This should resolve the `AttributeError` you were encountering. The `next()` function is used to get the next item from an iterator or generator in Python 3.x.
# 模型拟合 reg.fit(train_dataset, val_dataset)
这段代码看起来是在使用一个模型进行训练和验证,其中train_dataset和val_dataset分别是训练集和验证集的数据集合。一般来说,模型训练需要进行多轮迭代,每轮迭代都会将训练集中的数据分为若干个小批次(batch),然后通过反向传播算法计算损失函数的梯度,并利用优化算法来更新模型参数。在每轮迭代结束后,可以使用验证集来评估模型在未见过的数据上的性能表现,以便判断是否需要更改模型结构或调整超参数等。fit()方法通常是模型训练的核心步骤之一,它会自动进行多轮迭代,并在每轮结束后进行验证。
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