names = list(map(lambda x: os.path.basename(x), paths))

时间: 2024-04-11 20:15:28 浏览: 15
这行代码使用了Python内置的map函数和lambda表达式,将列表paths中的每个路径使用os.path.basename函数获取文件名,然后将获取到的文件名组成一个新的列表names。具体来说,lambda表达式定义了一个匿名函数,其输入为x,输出为os.path.basename(x),这个函数作为map函数的第一个参数,map函数将其作用于paths列表中的每个元素,并返回一个迭代器,最后通过list函数将迭代器转化为列表。
相关问题

labels = list(map(lambda x: os.path.split(os.path.split(x)[0])[1], filepaths))

这段代码的作用是将文件路径列表中每个文件所在的文件夹名作为标签,并将这些标签存储在一个列表中。 具体地说,`os.path.split(x)` 将路径 `x` 分割为路径和文件名两部分,然后 `os.path.split(os.path.split(x)[0])[1]` 取路径部分的父目录名作为标签。`map()` 函数将这个操作应用到文件路径列表中的每个文件上,然后 `list()` 函数将所有结果转换为一个列表。

S=Lambda(lambda x: K.mean(x,axis=-1,keepdims=False)) (x)

你的第一个问题是一个Lambda表达式,该表达式包含一个函数lambda x: K.mean(x, axis=-1, keepdims=False)和一个参数x。这个表达式的作用是计算x的均值,并且将其结果返回。具体来说,K.mean()函数是一个用于计算均值的函数,其中axis参数指定在哪个维度上计算均值,keepdims参数指定是否保留计算结果的维度信息。因此,S的结果是对x的均值进行计算,并将其结果返回。

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请详细解释下面这段代码:作者:BINGO Hong 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/61795416 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 def make_model(self): x = Input(shape=(self.P, self.m)) # CNN,普通卷积,无casual-dilation c = Conv1D(self.hidC, self.Ck, activation='relu')(x) c = Dropout(self.dropout)(c) # RNN, 普通RNN r = GRU(self.hidR)(c) r = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, self.hidR)))(r) r = Dropout(self.dropout)(r) # skip-RNN,以skip为周期的RNN,需要对数据进行变换 if self.skip > 0: # c: batch_size*steps*filters, steps=P-Ck s = Lambda(lambda k: k[:, int(-self.pt*self.skip):, :])(c) s = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, self.pt, self.skip, self.hidC)))(s) s = Lambda(lambda k: K.permute_dimensions(k, (0,2,1,3)))(s) # 这里设置时间步长为周期数目self.pt,时序关系以周期间隔递进,输入维度为self.hidC s = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, self.pt, self.hidC)))(s) s = GRU(self.hidS)(s) s = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, self.skip*self.hidS)))(s) s = Dropout(self.dropout)(s) # 合并RNN及Skip-RNN r = concatenate([r,s]) res = Dense(self.m)(r) # highway,模型线性AR if self.hw > 0: z = Lambda(lambda k: k[:, -self.hw:, :])(x) z = Lambda(lambda k: K.permute_dimensions(k, (0,2,1)))(z) # hw设置以7天(self.hw=7)的值做为特征,利用Dense求预测量 z = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, self.hw)))(z) z = Dense(1)(z) z = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, self.m)))(z) res = add([res, z]) if self.output != 'no': res = Activation(self.output)(res) model = Model(inputs=x, outputs=res) model.compile(optimizer=Adam(lr=self.lr, clipnorm=self.clip), loss=self.loss) # print(model.summary()) # plot_model(model, to_file="LSTNet_model.png", show_shapes=True) return model

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