公约数，这个一点都不会，第二步就不懂了

关于公约数的编程，请问从第二步开始是什么意思啊，x怎么就=y了？

你是从来没有学过编程吗？

可以先看一下 辗转相除法，公元前300年前就有的算法，应该就能懂了

def get_gcd(x, y):
    if x < y:
        # 交换x和y的值，在编程中，等号的意义是赋值，而不是数学中的等于
        x, y = y, x
        # 求最大公约数的一种算法：辗转相除法
        while (x % y) != 0:
            r = x % y
            x = y
            y = r
        return y


def get_gcd1(x, y):
    # 不交换也可以,不是必须的步骤
    if x < y:
        while (y % x) != 0:
            r = y % x
            y = x
            x = r
        return x

看不懂不是代码问题，是数学问题
你要先搞明白算法，代码只是用来实现算法的
算法本身不明白，你光看代码，那肯定是越看越看不懂
除非你对代码非常了解，光看代码就能反推出算法来

• 这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7706450
• 除此之外, 这篇博客: 自己制作深度学习数据集教程中的 3.读取训练的x，y，我做到这一步就结束了，因为网络需要改造，所以还没有具体想到要几个标签。 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• import pickle
  import numpy as np 
  import os.path
  import codecs
  def load_data(datafile, num_class=8, save=False, save_path='dataset.pkl'):
      fr = codecs.open(datafile, 'r', 'utf-8')
      train_list = fr.readlines()
      labels = []
      images = []
      for line in train_list:
          tmp = line.strip().split(' ')
          fpath = tmp[0]
          img = cv2.imread(fpath)
          np_img = np.asarray(img, dtype="float32")
          images.append(np_img)
  
          index = int(tmp[xxx])
          label = np.zeros(num_class)
          label[index] = 1
          labels.append(label)
      if save:
          pickle.dump((images, labels), open(save_path, 'wb'))
      fr.close()
      return images, labels
  

  这个代码我是在修改了RCNN的预处理过程，就是读取txt文件，然后做个one-hot矩阵，看分类，由于这里我还没有试验过用到自己的数据集，所以大家有错误可以指出来，我修改一下