“x：”和以下行的含义是什么？答案

【问题标题】：What is the meaning of "x:" and of the following line?“x：”和以下行的含义是什么？
【发布时间】：2019-09-11 13:18:07
【问题描述】：

x: 和以下行的含义是什么？

image_datasets = {x: datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, x),
                                          data_transforms[x])

有人能解释一下这行的语法吗？

它来自 PyTorch 教程： https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html

# Data augmentation and normalization for training
# Just normalization for validation
data_transforms = {
    'train': transforms.Compose([
        transforms.RandomResizedCrop(224),
        transforms.RandomHorizontalFlip(),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
    ]),
    'val': transforms.Compose([
        transforms.Resize(256),
        transforms.CenterCrop(224),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
    ]),
}

data_dir = 'data/hymenoptera_data'
image_datasets = {x: datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, x),
                                          data_transforms[x])
                  for x in ['train', 'val']}
dataloaders = {x: torch.utils.data.DataLoader(image_datasets[x], batch_size=4,
                                             shuffle=True, num_workers=4)
              for x in ['train', 'val']}
dataset_sizes = {x: len(image_datasets[x]) for x in ['train', 'val']}
class_names = image_datasets['train'].classes

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

【问题讨论】：

那是一个字典。如果您不熟悉该语言，请先阅读结构化教程，例如docs.python.org/3/tutorial/index.html.
我要强调的*字典理解——注意下面的for x in ['train','val']——所以x就是其中之一。

标签： python python-3.x pytorch

【解决方案1】：

image_datasets = {x: datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, x),
                                          data_transforms[x])
                  for x in ['train', 'val']}

x 来自您在下面的for。 for x in ['train', 'val']，因此对于['train', 'val'] 中的每个值，您正在创建一个dict，其中x 是键。

这种结构，正如Kabanus所说，它是一个字典理解，一个字典生成器。

您可以在这里了解更多关于生成器的信息：https://docs.python.org/3/tutorial/classes.html#generators

【讨论】：

【解决方案2】：

{x: "data/hymenoptera_data/"+x for x in ['train', 'val']}

结果将是：

{'train': 'data/hymenoptera_data/train', 'val': 'data/hymenoptera_data/val'}

基本上，它从列表中获取每个字符串并形成一个包含两个项目的字典。

【讨论】：