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concurrent.futures dataset
阅读量:89 次
发布时间:2019-02-26

本文共 1322 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

通过测试发现并未发现比多线程块更高效的方式来处理图片数据

以下是所需的主要库和模块:

import datetime

import os

import threading

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

import numpy as np

import logging

import cv2

import torch

from torch.utils.data import Dataset

import xml.etree.ElementTree as ET

from common import data_transforms

CLASSES = ('mouse',)

def aaa(listDataset): for index in range(len(listDataset.img_files)): if index in listDataset.img_d: pass else: img_path = listDataset.img_files[index % len(listDataset.img_files)].rstrip() img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_COLOR) if img is None: raise Exception("读取图片错误:{}".format(img_path)) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) h, w, c = img.shape label_path =

注意:上述优化后的代码主要进行了以下调整:

  • 删除了不必要的空格和格式化符号
  • 保持了代码的基本逻辑和功能
  • 使用了更简洁的语言表达
  • 保持了代码的可读性和可维护性
  • 保持了与搜索引擎友好的结构
  • 如果需要进一步优化或补充具体功能,请提供更多细节。

    转载地址:http://tsfk.baihongyu.com/

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