test_video_paths = [c.strip() for c in test_video_paths]是什么意思

时间: 2024-04-23 09:25:27 浏览: 117
这是一个列表推导式,用于对一个列表(test_video_paths)中的每个元素进行操作,其中c代表列表中的每个元素。这个操作是对每个元素调用strip()方法,去除其两端的空白字符,然后将处理后的元素重新放回原来的列表中。这个操作相当于遍历整个列表,逐个去除每个元素两端的空白字符,最终得到一个新的、去除了空白字符的列表。
相关问题

# 获取存放测试图像的路径 test_paths = args.img_paths # 通过Python库函数glob读取指定路径下所有符合匹配条件的文件(图片) img_path_list = glob(test_paths, recursive=True)

根据你提供的代码片段,我可以看出你使用了 Python 的 glob 模块来获取测试集中的所有图片路径。如果某个测试集样本的路径格式不正确,无法从中提取出标签名称,可能是因为在测试集中存在路径格式不正确的文件。 你可以尝试在获取图片路径之前,使用 os 模块的 isfile 函数判断一下路径是否是一个文件,只对文件进行操作,如下所示: ``` import os test_paths = args.img_paths img_path_list = [] for path in test_paths: if os.path.isfile(path): img_path_list.append(path) else: print("Warning: {} is not a file.".format(path)) ``` 这样可以避免对非文件路径进行操作,避免出现路径格式错误的问题。如果你仍然遇到问题,可以提供更详细的报错信息和代码片段,我可以帮你更好地定位问题所在并给出解决方案。

import cfg import sys import random import pygame from 期末作业.小恐龙跑酷.modules import GameStartInterface, Scoreboard, Dinosaur, Ground, Cloud, Cactus, Ptera, \ GameEndInterface '''main''' def main(highest_score): # 游戏初始化 pygame.init() screen = pygame.display.set_mode(cfg.SCREENSIZE) pygame.display.set_caption('恐怖龙跑酷') # 导入所有声音文件 sounds = {} for key, value in cfg.AUDIO_PATHS.items (): sounds[key] = pygame.mixer.Sound(value) # 游戏开始界面 GameStartInterface(screen, sounds, cfg) # 确定一些游戏中必须的元素和变化 score = 0 score_board = Scoreboard(cfg.IMAGE_PATHS[' numbers'], position=(534, 15), bg_c​​olor=cfg.BACKGROUND_COLOR) highest_score = highest_score highest_score_board = 记分牌(cfg.IMAGE_PATHS['numbers'], position=(435, 15), bg_c​​olor=cfg.BACKGROUND_COLOR, is_highest=True) dino = Dinosaur(cfg.IMAGE_PATHS['dino']) ground = Ground(cfg.IMAGE_PATHS['ground'], position=(0, cfg.SCREENSIZE[1])) 云精灵组= pygame.sprite .Group() cactus_sprites_group = pygame.sprite.Group() ptera_sprites_group = pygame.sprite.Group() add_obstacle_timer = 0 score_timer = 0 # 游戏主跟随环 clock = pygame.time.Clock() while True: for event in pygame.event .get(): if event.type == pygame.QUIT: pygame.quit() sys.exit() elif event.type == pygame.KEYDOWN: if event.key == pygame.K_SPACE or event.key == pygame.K_UP: dino.jump(sounds) elif event.key == pygame.K_DOWN: dino.duck() elif event.type == pygame.KEYUP and event.key == pygame.K_DOWN: dino.unduck() screen.fill(cfg.BACKGROUND_COLOR) # --随机添加云 if len(cloud_sprites_group) < 5 and random.randrange(0, 300) == 10: cloud_sprites_group.add(Cloud(cfg.IMAGE_PATHS['cloud'], position=( cfg.SCREENSIZE[0], random.randrange(30, 75)))) # --随机添加仙人掌/飞龙 add_obstacle_timer += 1 if add_obstacle_timer > random.randrange(50, 150): add_obstacle_timer = 0 random_value = random.randrange(0, 10) 如果 random_value >= 5 且 random_value <= 7: cactus_sprites_group.add(Cactus(cfg.IMAGE_PATHS['cacti']))否则:position_ys = [cfg.SCREENSIZE[1] * 0.82,cfg.SCREENSIZE[1] * 0.75,cfg.SCREENSIZE[1] * 0.60,cfg.SCREENSIZE[1] * 0。20] ptera_sprites_group.add(Ptera(cfg.IMAGE_PATHS['ptera'], position=(600, random.choice(position_ys)))) # --更新游戏元素 dino.update() ground.update() cloud_sprites_group.update () cactus_sprites_group.update() ptera_sprites_group.update() score_timer += 1 如果score_timer > (cfg.FPS // 12): score_timer = 0 score += 1 score = min(score, 99999) 如果score > highest_score: highest_score = score if score % 100 == 0: sounds['point'].play() if score % 1000 == 0: ground.speed -= 1 对于 cloud_sprites_group 中的项目:item.speed -= 1 对于 cactus_sprites_group 中的项目:item .speed -= 1 for item in ptera_sprites_group: item.speed -= 1 # --撞击检测 for item in cactus_sprites_group: if pygame.sprite.collide_mask(dino, item): dino.die(sounds) for item in ptera_sprites_group: if pygame .sprite.collide_mask(dino, item): dino.die(sounds) # --将游戏元素画到屏幕上 dino.draw(screen) ground.draw(screen) cloud_sprites_group.draw(screen) cactus_sprites_group.draw(screen) ptera_sprites_group.draw(screen) score_board.set(score) highest_score_board.set(highest_score) score_board.draw(screen) highest_score_board.draw(screen) # --更新屏幕 pygame.display.update() clock.tick(cfg.FPS) # --游戏是否结束 if dino.is_dead:break # 游戏结束界面 return GameEndInterface(screen, cfg), highest_score '''run''' ifname == ' main ': highest_score = 0 while True: flag, highest_score = main(highest_score) if not flag: break运行注解代码

这是一段 Python 代码,实现了一个小恐龙跑酷游戏。在游戏中,玩家需要控制小恐龙躲避障碍物并跳跃。代码中使用了 Pygame 库来实现游戏画面和声音效果,其中包括了游戏开始界面、游戏主循环和游戏结束界面。游戏主循环中实现了云朵和障碍物的随机生成、分数计算和更新、撞击检测等功能。最终游戏结束后会返回最高分数和游戏结束界面。
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下面这段代码的作用是什么def setup_model(self): self.enumerate_unique_labels_and_targets() self.model = CasSeqGCN(self.args, self.number_of_features + self.args.number_of_hand_features, self.number_of_nodes) #给当前类中模型主体进行初始化,初始化为上面的模型 def create_batches(self): N = len(self.graph_paths) train_start, valid_start, test_start = \ 0, int(N * self.args.train_ratio), int(N * (self.args.train_ratio + self.args.valid_ratio)) train_graph_paths = self.graph_paths[0:valid_start] valid_graph_paths = self.graph_paths[valid_start:test_start] test_graph_paths = self.graph_paths[test_start: N] self.train_batches, self.valid_batches, self.test_batches = [], [], [] for i in range(0, len(train_graph_paths), self.args.batch_size): self.train_batches.append(train_graph_paths[i:i+self.args.batch_size]) for j in range(0, len(valid_graph_paths), self.args.batch_size): self.valid_batches.append(valid_graph_paths[j:j+self.args.batch_size]) for k in range(0, len(test_graph_paths), self.args.batch_size): self.test_batches.append(test_graph_paths[k:k+self.args.batch_size]) def create_data_dictionary(self, edges, features): """ creating a data dictionary :param target: target vector :param edges: edge list tensor :param features: feature tensor :return: """ to_pass_forward = dict() to_pass_forward["edges"] = edges to_pass_forward["features"] = features return to_pass_forward def create_target(self, data): """ Target createn based on data dicionary. :param data: Data dictionary. :return: Target size """ return torch.tensor([data['activated_size']])

class TemporalBlock(nn.Module): """ Temporal block with the following layers: - 2x3x3, 1x3x3, spatio-temporal pyramid pooling - dropout - skip connection. """ def __init__(self, in_channels, out_channels=None, use_pyramid_pooling=False, pool_sizes=None): super().__init__() self.in_channels = in_channels self.half_channels = in_channels // 2 self.out_channels = out_channels or self.in_channels self.kernels = [(2, 3, 3), (1, 3, 3)] # Flag for spatio-temporal pyramid pooling self.use_pyramid_pooling = use_pyramid_pooling # 3 convolution paths: 2x3x3, 1x3x3, 1x1x1 self.convolution_paths = [] for kernel_size in self.kernels: self.convolution_paths.append( nn.Sequential( conv_1x1x1_norm_activated(self.in_channels, self.half_channels), CausalConv3d(self.half_channels, self.half_channels, kernel_size=kernel_size), ) ) self.convolution_paths.append(conv_1x1x1_norm_activated(self.in_channels, self.half_channels)) self.convolution_paths = nn.ModuleList(self.convolution_paths) agg_in_channels = len(self.convolution_paths) * self.half_channels if self.use_pyramid_pooling: assert pool_sizes is not None, "setting must contain the list of kernel_size, but is None." reduction_channels = self.in_channels // 3 self.pyramid_pooling = PyramidSpatioTemporalPooling(self.in_channels, reduction_channels, pool_sizes) agg_in_channels += len(pool_sizes) * reduction_channels # Feature aggregation self.aggregation = nn.Sequential( conv_1x1x1_norm_activated(agg_in_channels, self.out_channels),) if self.out_channels != self.in_channels: self.projection = nn.Sequential( nn.Conv3d(self.in_channels, self.out_channels, kernel_size=1, bias=False), nn.BatchNorm3d(self.out_channels), ) else: self.projection = None网络结构是什么?

修改以下代码使其能够输出模型预测结果: def open_image(self): file_dialog = QFileDialog() file_paths, _ = file_dialog.getOpenFileNames(self, "选择图片", "", "Image Files (*.png *.jpg *.jpeg)") if file_paths: self.display_images(file_paths) def preprocess_images(self, image_paths): data_transform = transforms.Compose([ transforms.CenterCrop(150), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) self.current_image_paths = [] images = [] for image_path in image_paths: image = Image.open(image_path) image = data_transform(image) image = torch.unsqueeze(image, dim=0) images.append(image) self.current_image_paths.append(image_path) return images def predict_images(self): if not self.current_image_paths: return for i, image_path in enumerate(self.current_image_paths): image = self.preprocess_image(image_path) output = self.model(image) predicted_class = self.class_dict[output.argmax().item()] self.result_labels[i].setText(f"Predicted Class: {predicted_class}") self.progress_bar.setValue((i+1)*20) def display_images(self, image_paths): for i, image_path in enumerate(image_paths): image = QImage(image_path) image = image.scaled(300, 300, Qt.KeepAspectRatio) if i == 0: self.image_label_1.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 1: self.image_label_2.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 2: self.image_label_3.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 3: self.image_label_4.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 4: self.image_label_5.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))

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