human_dict = dict(line.split(maxsplit=1) for line in human_dict)解析
时间: 2024-03-24 22:36:21 浏览: 22
这段代码使用了字典推导式来创建一个字典 `human_dict`,其键为字符串,值为字符串。具体来说,它使用了一个文件中的数据来创建字典,文件中的每行数据都是由一个空格分隔的两个字符串构成的,第一个字符串作为键,第二个字符串作为值。这个文件中每一行的格式可能是这样的:
```
key1 value1
key2 value2
key3 value3
...
```
然后,代码中的 `line.split(maxsplit=1)` 语句会将每一行数据按空格进行分割,并取出前两个部分作为一个元组。具体来说,`maxsplit=1` 表示最多只分割一次,这样可以保留字符串中的空格。例如,对于字符串 `"key1 value1"`,`line.split(maxsplit=1)` 的结果是 `["key1", "value1"]`。
接下来,字典推导式使用这个元组作为键值对来创建一个字典。最终得到的字典 `human_dict` 就是一个将文件中的数据映射到键值对的字典。例如,如果文件中的数据是这样的:
```
male 男性
female 女性
```
则执行这段代码后得到的字典 `human_dict` 可能是这样的:
```python
{"male": "男性", "female": "女性"}
```
这样做的好处是,可以方便地将文件中的数据转换成字典,方便在程序中使用。在本例中,这个字典可能用于将英文单词映射到中文翻译,便于进行自然语言处理。
相关问题
unique_synsets = np.unique(self.synsets) class_dict = dict((synset, i) for i, synset in enumerate(unique_synsets)) if not self.keep_orig_class_label: self.class_labels = [class_dict[s] for s in self.synsets] else: self.class_labels = [self.synset2idx[s] for s in self.synsets] with open(self.human_dict, "r") as f: human_dict = f.read().splitlines() human_dict = dict(line.split(maxsplit=1) for line in human_dict) self.human_labels = [human_dict[s] for s in self.synsets] labels = { "relpath": np.array(self.relpaths), "synsets": np.array(self.synsets), "class_label": np.array(self.class_labels), "human_label": np.array(self.human_labels), } if self.process_images: self.size = retrieve(self.config, "size", default=256) self.data = ImagePaths(self.abspaths, labels=labels, size=self.size, random_crop=self.random_crop, ) else: self.data = self.abspaths详细解析
这段代码是一个数据预处理的过程,主要是为了将一个数据集的图像路径、类别标签等信息整理成一个可用于训练模型的数据集。
首先,通过 `np.unique` 函数将数据集中所有的类别标签去重得到 `unique_synsets`,然后用字典 `class_dict` 将每个类别标签映射到一个数字编码。如果 `keep_orig_class_label` 参数为 `True`,则使用 `self.synset2idx` 字典将原始的类别标签映射到数字编码,否则直接使用 `class_dict`。
接着,从文件中读取包含人类可读的类别标签的字典 `human_dict`,将每个类别标签映射到对应的人类可读的标签,并将结果保存在 `self.human_labels` 中。
最后,将图像路径、类别标签、人类可读的标签等信息整理成一个字典 `labels`,并根据 `process_images` 参数决定是否对图像进行预处理。如果需要预处理图像,则使用 `ImagePaths` 类将图像路径和标签整理成一个数据集;否则直接将图像路径和标签整理成一个字典 `self.abspaths`。整个预处理过程的结果保存在 `self.data` 中,供模型训练使用。
def _load(self): with open(self.txt_filelist, "r") as f: self.relpaths = f.read().splitlines() l1 = len(self.relpaths) self.relpaths = self._filter_relpaths(self.relpaths) print("Removed {} files from filelist during filtering.".format(l1 - len(self.relpaths))) self.synsets = [p.split("/")[0] for p in self.relpaths] self.abspaths = [os.path.join(self.datadir, p) for p in self.relpaths] unique_synsets = np.unique(self.synsets) class_dict = dict((synset, i) for i, synset in enumerate(unique_synsets)) if not self.keep_orig_class_label: self.class_labels = [class_dict[s] for s in self.synsets] else: self.class_labels = [self.synset2idx[s] for s in self.synsets] with open(self.human_dict, "r") as f: human_dict = f.read().splitlines() human_dict = dict(line.split(maxsplit=1) for line in human_dict) self.human_labels = [human_dict[s] for s in self.synsets] labels = { "relpath": np.array(self.relpaths), "synsets": np.array(self.synsets), "class_label": np.array(self.class_labels), "human_label": np.array(self.human_labels), } if self.process_images: self.size = retrieve(self.config, "size", default=256) self.data = ImagePaths(self.abspaths, labels=labels, size=self.size, random_crop=self.random_crop, ) else: self.data = self.abspaths解析
这段代码是用于加载数据的,主要做了以下几件事情:
1. 从文件列表中读取文件路径,并进行过滤;
2. 提取文件的类别标签(即synset)并保存在变量self.synsets中;
3. 将相对路径转为绝对路径,并保存在变量self.abspaths中;
4. 如果keep_orig_class_label为False,则将类别标签转为数字标签;
5. 从human_dict文件中读取类别标签对应的人类可读标签,并保存在变量self.human_labels中;
6. 将文件路径、类别标签、数字标签和人类可读标签保存在labels变量中;
7. 如果process_images为True,则调用ImagePaths类对图像进行处理,并保存在变量self.data中;
8. 如果process_images为False,则直接将文件路径保存在变量self.data中。
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