if __name__ == '__main__': # 数据预处理 d_train, d_test, d_label = data_preprocess() # 计算设备:GPU cuda device = torch.device('cpu') # 超参数 input_size = 1 hidden_size = 20 num_layers = 2 num_classes = 5 batch_size = 10 num_epochs = 130 learning_rate = 0.01 hyper_parameters = (input_size, hidden_size, num_layers, num_classes, num_epochs, learning_rate) # 创建数据加载器,获得按batch大小读入数据的加载器 train_data = MyDataset(d_train, d_label) train_loader = DataLoader(dataset=train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_data = MyDataset(d_test, d_label) test_loader = DataLoader(dataset=test_data, batch_size=batch_size, shuffle=False) list_rate = train(device, train_loader, test_loader, *hyper_parameters) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.plot(np.arange(num_epochs)+1, list_rate) plt.xlabel("num_epochs") plt.ylabel("probability") ax.grid() plt.show()

时间: 2024-04-28 15:22:02 浏览: 109
这段代码是用 PyTorch 实现的一个简单的神经网络模型,用于分类任务。主要包括以下几个部分: 1. 数据预处理:包括读取数据集、数据清洗、特征工程等。 2. 定义超参数:包括输入大小、隐藏层大小、隐藏层数量、输出类别数量、批次大小、迭代次数、学习率等。 3. 创建数据加载器:使用 PyTorch 的 DataLoader 类,将训练数据和测试数据划分成批次,方便进行训练和测试。 4. 模型训练:使用定义好的超参数和数据加载器,通过反向传播算法进行模型训练,并将每轮训练的准确率保存到一个列表中。 5. 可视化结果:使用 Matplotlib 库将训练过程中每轮的准确率可视化展示出来。
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if __name__ == '__main__': # 通过pandas读入数据 data = pd.read_excel('../1data.xls', encoding='utf-8', header=None) data.columns = ['class_label', 'text', 'tokens'] label = data['class_label'] categories = [] for i in label: if i in categories: pass else: categories.append(i) print(categories) le = preprocessing.LabelEncoder().fit_transform(data['class_label']) data["class_label"] = le # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data["tokens"], data["class_label"], test_size=0.2, random_state=1) # 文本特征提取 X_train_tfidf, tfidf_vectorizer = tfidf(X_train) X_test_tfidf = tfidf_vectorizer.transform(X_test) modelFile = "SVMModel.m" # 训练保存模型 SVMClassify() # 预测测试集结果 SVMTest()

这部分代码是在主函数中进行数据预处理、模型训练和测试的过程。首先,你使用pandas库读取了一个Excel文件,并将数据命名为data。然后,你为数据的列名进行了命名,分别是'class_label'、'text'和'tokens'。 接下来,你提取了标签(label)并将其存储在categories列表中。这个循环遍历了标签(label)列表,如果标签(label)已经在categories列表中,则跳过,否则将其添加到categories列表中。 之后,你使用LabelEncoder对data['class_label']进行了编码,并将编码后的结果存储在le变量中。然后,将data["class_label"]更新为编码后的结果。 接着,你使用train_test_split函数将数据集划分为训练集(X_train, y_train)和测试集(X_test, y_test),其中测试集占总数据集的20%。 然后,你使用tfidf函数对训练集进行了文本特征提取,得到了训练集的tfidf表示(X_train_tfidf)和tfidf向量化器(tfidf_vectorizer)。 接下来,你指定了模型文件的路径(modelFile)。 然后,你调用了SVMClassify函数进行模型训练,并保存了训练好的模型。 最后,你调用了SVMTest函数对测试集进行预测,并输出了一些评估指标。

def unzip_infer_data(src_path,target_path): ''' 解压预测数据集 ''' if(not os.path.isdir(target_path)): z = zipfile.ZipFile(src_path, 'r') z.extractall(path=target_path) z.close() def load_image(img_path): ''' 预测图片预处理 ''' img = Image.open(img_path) if img.mode != 'RGB': img = img.convert('RGB') img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW img = img/255 # 像素值归一化 return img infer_src_path = '/home/aistudio/data/data55032/archive_test.zip' infer_dst_path = '/home/aistudio/data/archive_test' unzip_infer_data(infer_src_path,infer_dst_path) para_state_dict = paddle.load("MyCNN") model = MyCNN() model.set_state_dict(para_state_dict) #加载模型参数 model.eval() #验证模式 #展示预测图片 infer_path='data/archive_test/alexandrite_6.jpg' img = Image.open(infer_path) plt.imshow(img) #根据数组绘制图像 plt.show() #显示图像 #对预测图片进行预处理 infer_imgs = [] infer_imgs.append(load_image(infer_path)) infer_imgs = np.array(infer_imgs) label_dic = train_parameters['label_dict'] for i in range(len(infer_imgs)): data = infer_imgs[i] dy_x_data = np.array(data).astype('float32') dy_x_data=dy_x_data[np.newaxis,:, : ,:] img = paddle.to_tensor (dy_x_data) out = model(img) lab = np.argmax(out.numpy()) #argmax():返回最大数的索引 print("第{}个样本,被预测为:{},真实标签为:{}".format(i+1,label_dic[str(lab)],infer_path.split('/')[-1].split("_")[0])) print("结束") 以上代码进行DNN预测,根据这段代码写一段续写一段利用这个模型进行宝石预测的GUI界面,其中包含预测结果是否正确的判断功能

好的,以下是一个简单的GUI界面的代码,可以利用模型进行宝石预测,并且包含预测结果是否正确的判断功能。 ```python import tkinter as tk from tkinter import filedialog from PIL import Image, ImageTk import numpy as np import paddle class MyCNN(paddle.nn.Layer): # 省略模型定义,保持与上述代码一致 def unzip_infer_data(src_path,target_path): ''' 解压预测数据集 ''' if(not os.path.isdir(target_path)): z = zipfile.ZipFile(src_path, 'r') z.extractall(path=target_path) z.close() def load_image(img_path): ''' 预测图片预处理 ''' img = Image.open(img_path) if img.mode != 'RGB': img = img.convert('RGB') img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW img = img/255 # 像素值归一化 return img def predict(image_path, model): label_dic = train_parameters['label_dict'] data = load_image(image_path) dy_x_data = np.array(data).astype('float32') dy_x_data = dy_x_data[np.newaxis,:, : ,:] img = paddle.to_tensor(dy_x_data) out = model(img) lab = np.argmax(out.numpy()) #argmax():返回最大数的索引 return label_dic[str(lab)], label_dic def check_result(predicted_label, true_label): if predicted_label == true_label: return True else: return False class App: def __init__(self, root): self.root = root self.model = MyCNN() para_state_dict = paddle.load("MyCNN") self.model.set_state_dict(para_state_dict) self.model.eval() #验证模式 self.label_dic = train_parameters['label_dict'] self.true_label = '' self.predicted_label = '' self.result_label = '' self.canvas = tk.Canvas(root, width=300, height=300) self.canvas.pack(side='left') self.frame = tk.Frame(root) self.frame.pack(side='right', padx=10) self.select_image_button = tk.Button( self.frame, text='选择图片', command=self.select_image) self.select_image_button.pack(pady=10) self.predict_button = tk.Button( self.frame, text='预测', command=self.predict) self.predict_button.pack(pady=10) self.result_label = tk.Label(self.frame, text='') self.result_label.pack(pady=10) def select_image(self): file_path = filedialog.askopenfilename() if file_path: self.image_path = file_path self.show_image() def show_image(self): image = Image.open(self.image_path) image = image.resize((300, 300)) self.photo = ImageTk.PhotoImage(image) self.canvas.create_image(0, 0, anchor='nw', image=self.photo) def predict(self): if hasattr(self, 'image_path'): self.true_label = self.image_path.split('/')[-1].split("_")[0] self.predicted_label, label_dic = predict(self.image_path, self.model) result = check_result(self.predicted_label, self.true_label) if result: self.result_label.config(text='预测结果正确') else: self.result_label.config(text='预测结果错误') if __name__ == '__main__': infer_src_path = '/home/aistudio/data/data55032/archive_test.zip' infer_dst_path = '/home/aistudio/data/archive_test' unzip_infer_data(infer_src_path, infer_dst_path) train_parameters = {'label_dict': {'0': 'alexandrite', '1': 'aquamarine', '2': 'diamond', '3': 'emerald', '4': 'opal', '5': 'pearl', '6': 'peridot', '7': 'ruby', '8': 'sapphire', '9': 'spinel', '10': 'tanzanite', '11': 'topaz', '12': 'tourmaline', '13': 'tsavorite'}} root = tk.Tk() app = App(root) root.mainloop() ``` 你可以把以上代码保存为.py文件,在命令行中运行即可看到GUI界面。界面包含一个选择图片的按钮和一个预测按钮。选择图片后,点击预测按钮可以进行宝石预测,并且会显示预测结果是否正确。
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Java图片缩放与拉格朗日插值算法实现

图形缩放是图像处理领域的一项基础且重要的技术,它涉及到调整图像的大小,使其适应不同的显示设备或满足不同的输出需求。在这项技术中,插值算法扮演着关键角色,以确保在放大或缩小图像时,保持图像质量并避免产生失真。 首先,我们需要了解什么是图像缩放。图像缩放通常指的是根据需要改变图像的尺寸。当需要对图像进行放大时,需要在原有像素之间添加新的像素点,并赋予它们适当的值,这个过程称为上采样。当需要对图像进行缩小的时候,需要从原图中删除一些像素点,并合理地合并相邻像素点的值,这个过程称为下采样。 在处理图像缩放时,双线性插值算法是一种常见的技术。它是一种在两个方向上进行线性插值的方法,用来预测未知像素的颜色值。其基本原理是:给定一个目标像素,找到其在源图像中对应的4个最近邻的像素点,然后通过这些点的颜色值,使用双线性函数来计算目标像素的近似颜色值。这种方法比最近邻插值和双三次插值算法简单,计算速度快,且生成的图像视觉效果较好,因此在实际应用中得到了广泛使用。 而描述中提到的拉格朗日插值算法,原本是一种数学上的多项式插值方法,通过已知数据点,构造一个多项式函数,该函数在所有给定点的值与已知数据点的值相等。在图形处理中,特别是在处理Ruge函数时,拉格朗日插值算法可以用来预测或计算图像中的插值像素。Ruge函数通常指的是用于图像缩放或插值的某种特定函数,不过在一般的资料中并不多见,可能是指某个特定的应用或者是在该文件特定上下文中的一个术语。在图形学中,拉格朗日插值算法主要被应用于颜色空间转换、图像的旋转、错切和曲面拟合等场景。 该文件标题和描述中提及到的“java1.6写的基于双线性插值的图片缩放代码”表明,文件中可能包含了一个用Java编程语言实现的图像处理算法的源代码。Java 1.6(也称为Java SE 6)是一个较早期的Java版本,但依然广泛用于企业级应用程序中。用Java实现的图像缩放算法,意味着该代码能够被Java虚拟机执行,并能处理Java程序中常见的图像格式,如JPEG、PNG等。 文件的描述还指出,除了双线性插值之外,文件中还包含了“对于Ruge函数的拉格朗日插值算法”,这暗示代码可能同时提供了两种不同的插值方法,一种是用于通用图像缩放的双线性插值,另一种是专门针对特定函数(Ruge函数)的拉格朗日插值。这种代码设计允许用户在不同的应用场景中选择不同的插值算法,以达到最佳的图像处理效果。 在文件的压缩包子文件的文件名称列表中仅提供了一个元素“EndInterface”,这个名称可能指代代码中用于实现图像缩放的接口,也可能是该压缩包中的一个文件名。由于信息有限,我们无法确切得知“EndInterface”具体指的是什么。通常,在编程实践中,接口(interface)是定义了一组方法的规范,不同的类可以实现这个接口,从而在保持接口定义的一致性的同时提供不同的实现细节。在这个场景中,EndInterface可能是一个与图像处理相关的接口,它封装了与图像缩放算法相关的方法,使得用户可以更简单地调用或集成这些图像处理功能。 总结来说,该文件集成了多种图像处理算法的知识点,不仅包括图像缩放技术,还有两种插值算法(双线性插值和拉格朗日插值算法),以及可能针对特定函数的图像处理方法。这些内容不仅涉及图像处理的理论知识,还包括实际的编程实现,以及如何在Java环境中应用这些算法。