print("Extracting {} to {}".format(path, datadir))中path和datadir有何差异

时间: 2024-03-31 18:38:59 浏览: 17
`path` 和 `datadir` 在这里分别指代两个不同的目录。 `path` 是下载的数据集文件的完整路径,表示数据集文件所在的位置。 `datadir` 是数据集文件解压后的目标目录,表示数据集文件将要被解压到哪个目录下。这个目录是在程序中预先定义好的,通常是在数据集准备的过程中创建的。 `print("Extracting {} to {}".format(path, datadir))` 这一行代码是用来打印出正在解压哪个数据集文件到哪个目录下,方便用户查看。
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if not tdu.is_prepared(self.root): # prep print("Preparing dataset {} in {}".format(self.NAME, self.root)) datadir = self.datadir if not os.path.exists(datadir): path = os.path.join(self.root, self.FILES[0]) if not os.path.exists(path) or not os.path.getsize(path)==self.SIZES[0]: import academictorrents as at atpath = at.get(self.AT_HASH, datastore=self.root) assert atpath == path print("Extracting {} to {}".format(path, datadir)) os.makedirs(datadir, exist_ok=True) with tarfile.open(path, "r:") as tar: tar.extractall(path=datadir) print("Extracting sub-tars.") subpaths = sorted(glob.glob(os.path.join(datadir, "*.tar"))) for subpath in tqdm(subpaths): subdir = subpath[:-len(".tar")] os.makedirs(subdir, exist_ok=True) with tarfile.open(subpath, "r:") as tar: tar.extractall(path=subdir)解析

这段代码首先调用了一个名为is_prepared()的函数来检查数据集是否已经准备好。如果数据集没有准备好,代码则会执行数据集的准备工作,包括: 1. 创建数据集文件目录; 2. 下载数据集文件,或者从Academic Torrents中下载; 3. 解压数据集文件到对应的目录中。 具体来说,代码的含义如下: - 第一行代码调用了is_prepared()函数来检查数据集是否已经准备好。is_prepared()函数是一个自定义函数,用于检查数据集文件是否已经准备好。如果准备好,函数返回True,否则返回False。 - 第二行代码判断如果数据集文件没有准备好,则打印一条日志信息,并开始准备数据集。 - 第三行代码将数据集文件目录路径存储到datadir变量中。 - 第四行代码检查数据集文件目录是否存在,如果不存在,则需要下载数据集文件。 - 第五行代码定义了一个变量path,表示数据集文件的路径。该变量的值是self.FILES[0],即数据集文件的文件名。 - 第六行代码检查数据集文件是否已经下载完成,如果没有下载完成,则通过Academic Torrents下载。 - 第七行代码打印一条日志信息,表示正在将数据集文件解压到对应的目录中。 - 第八行代码创建数据集文件目录,如果该目录已经存在,则不会重复创建。 - 第九行代码使用tarfile模块来解压数据集文件到对应的目录中。 - 第十行代码打印一条日志信息,表示正在解压数据集的子文件。 - 第十一行代码获取所有的子文件路径,并按字典序排序。 - 第十二行代码遍历所有的子文件路径,并将它们解压到对应的目录中。

print("Extracting sub-tars.") subpaths = sorted(glob.glob(os.path.join(datadir, "*.tar"))) for subpath in tqdm(subpaths): subdir = subpath[:-len(".tar")] os.makedirs(subdir, exist_ok=True) with tarfile.open(subpath, "r:") as tar: tar.extractall(path=subdir)解析

这段代码是对压缩包文件进行进一步解压缩的过程,将压缩包文件中的子文件解压缩出来。具体来说: `print("Extracting sub-tars.")` 这行代码用来打印正在解压缩子文件的信息,方便用户查看。 `subpaths = sorted(glob.glob(os.path.join(datadir, "*.tar")))` 这行代码用来获取datadir目录中所有以.tar结尾的文件的路径,并将它们按字母顺序排序。这里使用了Python中的`glob`模块,它提供了一种简单的方法来获取指定目录下的文件路径。 `for subpath in tqdm(subpaths):` 这行代码表示对所有的.tar文件进行遍历,`tqdm`是一个第三方的库,可以显示进度条,方便查看程序执行的进度。 `subdir = subpath[:-len(".tar")]` 这行代码用来获取.tar文件的路径,去掉了文件扩展名.tar,得到了子文件的目录路径。例如,如果subpath='/path/to/subfile.tar',那么subdir='/path/to/subfile'。 `os.makedirs(subdir, exist_ok=True)` 这行代码用来创建子文件的目录,如果目录已经存在就不创建。 `with tarfile.open(subpath, "r:") as tar:` 这行代码用来打开tar子文件。其中,`subpath` 是子文件的路径,`"r:"` 表示以只读模式打开子文件。 `tar.extractall(path=subdir)` 这行代码用来将子文件解压缩并存储到指定的目录subdir中。`extractall` 方法会将子文件中的所有文件都提取出来,保存到指定目录下。在这里,`path=subdir` 表示要将提取出来的文件存储到subdir目录中。 总之,这段代码的作用是将压缩包文件中的子文件解压缩出来,并存储到指定的目录中,以便后续的数据集准备过程可以使用这些文件。

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clear all; % TODO: Edit this to point to the folder your caffe mex file is in. % path_to_matcaffe = '/data/jkrause/cs231b/caffe-rc2/matlab/caffe'; path_to_matcaffe = 'C:/Users/DELL/Downloads/caffe-master/windows'; addpath(path_to_matcaffe) % Load up the image im = imread('peppers.png'); % Get some random image regions (format of each row is [x1 y1 x2 y2]) % Note: If you want to change the number of regions you extract features from, % then you need to change the first input_dim in cnn_deploy.prototxt. regions = [ 1 1 100 100; 100 50 400 250; 1 1 512 284; 200 200 230 220 100 100 300 200]; % Convert image from RGB to BGR and single, which caffe requires. im = single(im(:,:,[3 2 1])); % Get the image mean and crop it to the center mean_data = load('ilsvrc_2012_mean.mat'); image_mean = mean_data.image_mean; cnn_input_size = 227; % Input size to the cnn we trained. off = floor((size(image_mean,1) - cnn_input_size)/2)+1; image_mean = image_mean(off:off+cnn_input_size-1, off:off+cnn_input_size-1, :); % Extract each region ims = zeros(cnn_input_size, cnn_input_size, 3, size(regions, 1), 'single'); for i = 1:size(regions, 1) r = regions(i,:); reg = im(r(2):r(4), r(1):r(3), :); % Resize to input CNN size and subtract mean reg = imresize(reg, [cnn_input_size, cnn_input_size], 'bilinear', 'antialiasing', false); reg = reg - image_mean; % Swap dims 1 and 2 to work with caffe ims(:,:,:,i) = permute(reg, [2 1 3]); end % Initialize caffe with our network. % -cnn_deploy.prototxt gives the structure of the network we're using for % extracting features and is how we specify we want fc6 features. % -cnn512.caffemodel is the binary network containing all the learned weights. % -'test' indicates that we're only going to be extracting features and not % training anything init_key = caffe('init', 'cnn_deploy.prototxt', 'cnn512.caffemodel', 'test'); caffe('set_device', 0); % Specify which gpu we want to use. In this case, let's use the first gpu. caffe('set_mode_gpu'); %caffe('set_mode_cpu'); % Use if you want to use a cpu for whatever reason % Run the CNN f = caffe('forward', {ims}); % Convert the features to (num. dims) x (num. regions) feat = single(reshape(f{1}(:), [], size(ims, 4)));

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