sets = ['train', 'val', 'test'] for image_set in sets: image_ids = open('./%s.txt' % (image_set)).read().strip().split() for image_id in image_ids: json = 'labels/total/%s.json' % (image_id) os.rename('images/total/' + image_id + ".jpg", 'images/' + image_set+"/"+image_id + ".jpg") shutil.copy(json, 'labels/%s/%s.json' % (image_set, image_id)) print("完成")

这段代码的作用是将数据集中的图片和对应的标签文件按照指定的比例划分到训练集、验证集和测试集中，并将它们从原来的位置移动到新的位置。具体来说，它的执行步骤如下：

1. 定义一个包含训练集、验证集和测试集的列表 `sets`。
2. 对于每个数据集 `image_set`，读取该数据集的图片编号列表。
3. 对于该数据集中的每个图片 `image_id`，根据其编号构造出对应的标签文件路径 `json`。
4. 将该图片从原来的位置 `images/total/` 移动到新的位置 `images/{image_set}/`，并修改其文件名为 `{image_id}.jpg`。
5. 将对应的标签文件从原来的位置 `labels/total/` 复制到新的位置 `labels/{image_set}/`，并修改其文件名为 `{image_id}.json`。
6. 打印出 "完成"。

需要注意的是，代码中使用了 Python 的 os 和 shutil 模块来进行文件操作，其中 os.rename 函数用于重命名文件，shutil.copy 函数用于复制文件。

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image_ids = open(os.path.join(VOCdevkit_path, 'ImageSets/Main/%s.txt' %(year, image_set)), encoding='utf-8').read().strip().split() list_file = open('%s_%s.txt'%(year, image_set), 'w', encoding='utf-8')

这段代码是用来读取VOC数据集中指定年份和数据集类型的图像ID列表，并将其保存到一个txt文件中。

具体来说，`os.path.join(VOCdevkit_path, 'ImageSets/Main/%s.txt' %(year, image_set))` 用来构造图像ID列表所在的文件路径，其中`VOCdevkit_path`是VOC数据集所在的文件夹路径，`year`表示年份，`image_set`表示数据集类型（如train、val等）。`open()`函数打开该文件并读取其中的内容，`.strip()`函数用来去除读取的内容中的空白字符，`.split()`函数用来将读取的内容按空白字符分割为一个列表，其中每个元素表示一个图像ID。

然后，`'%s_%s.txt'%(year, image_set)`用来构造保存图像ID列表的txt文件的文件名。`'w'`表示以写入模式打开该文件，`encoding='utf-8'`表示使用UTF-8编码保存文件内容。最后，将读取的图像ID列表写入到该文件中。

def get_CIFAR10_data(num_training=5000, num_validation=500, num_test=500): cifar10_dir = r'D:\daima\cifar-10-python\cifar-10-batches-py' X_train, y_train, X_test, y_test = load_CIFAR10(cifar10_dir) print(X_train.shape) mask = range(num_training, num_training + num_validation) X_val = X_train[mask] y_val = y_train[mask] mask = range(num_training) X_train = X_train[mask] y_train = y_train[mask] mask = range(num_test) X_test = X_test[mask] y_test = y_test[mask] mean_image = np.mean(X_train, axis=0) X_train -= mean_image X_val -= mean_image X_test -= mean_image X_train = X_train.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_val = X_val.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_test = X_test.transpose(0, 3, 1, 2).copy() return { 'X_train': X_train, 'y_train': y_train, 'X_val': X_val, 'y_val': y_val, 'X_test': X_test, 'y_test': y_test, }这是一个加载cifar10数据集的函数，如何修改使其能加载mnist数据集

要加载MNIST数据集，可以使用以下代码修改上述函数：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
import numpy as np

def get_MNIST_data(num_training=50000, num_validation=10000, num_test=10000):
    (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
    X_train = np.expand_dims(X_train, axis=-1)
    X_test = np.expand_dims(X_test, axis=-1)
    X_train = X_train.astype('float32') / 255
    X_test = X_test.astype('float32') / 255
    mean_image = np.mean(X_train, axis=0)
    X_train -= mean_image
    X_test -= mean_image
    mask = range(num_training, num_training + num_validation)
    X_val = X_train[mask]
    y_val = y_train[mask]
    mask = range(num_training)
    X_train = X_train[mask]
    y_train = y_train[mask]
    mask = range(num_test)
    X_test = X_test[mask]
    y_test = y_test[mask]
    return {
        'X_train': X_train, 'y_train': y_train,
        'X_val': X_val, 'y_val': y_val,
        'X_test': X_test, 'y_test': y_test,
    }

此代码使用 TensorFlow 的 MNIST 数据集加载函数，将数据集的维度转换为 (num_samples, height, width, depth) 的形式，并对图像像素值进行归一化。