网上清一色“互相参考”的回答……:

这里迷之501195,然后搜了几个答案居然都写的501195.......

这里给出另一份答案:

参考:

cvtower/seesawfacenet_pytorch: offical seesawfacenet pytorch implement, https://arxiv.org/abs/1908.09124 (github.com)

def load_mx_rec(rec_path):# save_path: 转为图片后存储的位置# rec_path: rec文件的路径save_path = './ms1m_ibug'save_path = os.path.join(save_path, 'imgs')if not os.path.exists(save_path):os.makedirs(save_path)imgrec = mx.recordio.MXIndexedRecordIO(os.path.join(rec_path,'train.idx'), os.path.join(rec_path,'train.rec'), 'r')img_info = imgrec.read_idx(0)header,_ = mx.recordio.unpack(img_info)max_idx = int(header.label[0])print('max_idx:', max_idx) # 这里的max_idx指的是图片的个数for idx in tqdm(range(1,max_idx)):img_info = imgrec.read_idx(idx)header, img = mx.recordio.unpack(img_info)label = int(header.label)img = mx.image.imdecode(img).asnumpy() # mxnet格式文件转为numpyimg = Image.fromarray(img) # numpy转为Image方便保存label_path = os.path.join(save_path,str(label))if not os.path.exists(label_path):os.makedirs(label_path)img.save(os.path.join(label_path,'{}.jpg'.format(idx)), quality=95)

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