هل يمكنك من فضلك إلقاء نظرة على هذا الكود:

من \_\_future\_\_ استيراد وظيفة الطباعة، القسمة
استيراد نظام التشغيل
استيراد json
من pathlib قم باستيراد المسار كـ \_P
استيراد numpy كـ np
من استيراد tqdm tqdm
من الباندا قم باستيراد DataFrame كـ \_D
استيراد السيرة الذاتية2
من matplotlib قم باستيراد pyplot كـ plt
استيراد المعالجة المتعددة بصيغة mp
استيراد نظام التشغيل
استيراد الشعلة
استيراد الباندا ك pd
من Skiimage استيراد IO، تحويل
استيراد numpy كـ np
استيراد matplotlib.pyplot كـ plt
من torch.utils.data قم باستيراد مجموعة البيانات، DataLoader
من تحويلات استيراد torchvision، utils
ROOT\_FOLDER = \_P(os.path.abspath(\_\_file\_\_)).parent.parent
CLASSES\_PATH = ROOT\_FOLDER / "2022\_11\_24" / "classes" / "classes.json"
تأكيد CLASSES\_PATH.exists(), f"خطأ يجب تعيين المسار إلى الفئات. لا يمكن العثور عليه في {CLASSES\_PATH}"
PATH\_TO\_LABELS = ROOT\_FOLDER / "2022\_11\_24" / "جميع\_التسميات"
labels\_files\_list = list(PATH\_TO\_LABELS.glob('\*\*/\*.json'))
طباعة (f"تم العثور على {len(labels\_files\_list)} في {PATH\_TO\_LABELS}")

قم بإلغاء قراءة\_saved\_object(file\_path):
 الأول = json.load(file\_path.open("rt"))
 المثيلات = الأولى['المثيلات']
 fname = الأول['بيانات التعريف']['الاسم']
 النقاط = [inst['points'] for inst في المثيلات]
 الفئات = [inst['className'] لـ inst في المثيلات]
 w, h = أول ['بيانات التعريف'] ['العرض']، أول ['بيانات التعريف'] ['الارتفاع']
 النقاط = [(p['x1']/w, p['y1']/h, p['x2']/w, p['y2']/h) لـ p بالنقاط]
 إرجاع الإملاء(
 فنايم = فنام،
 النقاط = النقاط،
 class=classes
 )

بالتأكيد get\_major\_group\_name(className):
 ن = className.lower()
 إذا كان "الإنسان" في n:
 عودة "الإنسان"
 أليف "حيوان" في ن:
 عودة "الحيوان"
 إليف "شخصية متحركة" في n:
 إرجاع "شخصية الرسوم المتحركة"
 العودة ن
قراءة\_saved\_object(التسميات\_files\_list[0])
حجم حوض السباحة = 4
النتائج = []
مع mp.Pool(processes=pool\_size) كتجمع:
 مع tqdm (المجموع = 10) كـ pbar:
 للحصول على النتيجة فيpool.imap(read\_saved\_object, labels\_files\_list):
 النتائج.إلحاق (نتيجة)
 pbar.update()
 
flat\_list = \_D.from\_dict(results).set\_index('fname')
طباعة (f"تم استكشاف {len(النتائج)} إلى {len(flat\_list)}")
CLASSES = list(set(b for c in flat\_list['classes'].قيم b في c))
CLASSES = ["لا شيء"] + CLASSES # لا تضيف شيئًا للاكتشافات الفارغة بسبب العطل.
فئات\_DICT = {
 الاسم:i for i، الاسم في التعداد (CLASSES)
}

طباعة (و"فئات"، فئات)

json.dump(CLASSES, \_P('cached\_labels/classes.json').open('wt'))
json.dump(CLASSES\_DICT, \_P('نسخة مخبأة\_labels/classes\_dict.json').open('wt'))
flat\_list['classes\_id'] = flat\_list.classes.apply(lambda lst: [CLASSES\_DICT[name] للاسم في lst])
flat\_list.to\_pickle('مخبأة\_labels/cached\_data\_frame.pickle')

وشرح ذلك؟ يرجى تقسيمها إلى أجزاء عامة وشرح كل جزء. هام: كل جزء تشرحه، يرجى ذكر الكود الذي تتحدث عنه ثم شرحه
{"evolved_from": null, "kind": "human", "source": "ewof/sharegpt-instruct-unfiltered-deduped"}