assert os.path.isfile(json_path), f'No json configuration file found at {json_path}' params = utils.Params(json_path)

时间: 2024-05-24 19:15:57 浏览: 19
这段代码的作用是读取一个 JSON 格式的配置文件并将其解析为一个 Python 字典,以便在代码的其他部分中使用。具体来说,它使用 Python 的 `os.path.isfile()` 函数来判断给定路径是否存在并且指向一个文件。如果文件存在,它会使用 `utils.Params()` 函数来将文件内容读取到一个 Python 字典中。如果文件不存在,它会抛出一个异常,提示用户在给定路径下没有找到配置文件。
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assert os.path.isfile(json_path), 'No json configuration file found at {}'.format(json_path) params = utils.Params(json_path)

这段代码的作用是读取一个 JSON 配置文件,如果该文件不存在则抛出异常。然后使用该配置文件中的参数来初始化一个 Params 对象。 Params 对象是一个用于存储和管理模型训练和评估所需参数的类。在该类中,可以通过属性访问这些参数,而不是使用字典或类似的数据结构来访问它们。这样做的好处是可以更方便地在代码中引用和使用参数,也可以在代码中进行参数验证和类型检查。

json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), f"file: '{json_path}' dose not exist."

这段代码是在Python中使用assert语句,用于判断文件是否存在。如果文件不存在,就会抛出AssertionError异常,程序将终止运行。 具体解释如下: - json_path = './class_indices.json':将文件路径保存在变量json_path中。 - assert os.path.exists(json_path):判断文件是否存在,如果文件不存在,则抛出AssertionError异常。 - f"file: '{json_path}' dose not exist.":如果文件不存在,异常信息将包含文件路径和错误提示信息。 因此,这段代码的作用是确保class_indices.json文件存在,如果不存在,则程序无法正常运行。

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这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if __name__ == '__main__': main()”,改为对指定文件夹下的左右文件进行预测,并绘制混淆矩阵

给下面这段代码每行注释import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms from model import resnet34 def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image # 指向需要遍历预测的图像文件夹 imgs_root = "../dataset/val" assert os.path.exists(imgs_root), f"file: '{imgs_root}' dose not exist." # 读取指定文件夹下所有jpg图像路径 img_path_list = [os.path.join(imgs_root, i) for i in os.listdir(imgs_root) if i.endswith(".jpg")] # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), f"file: '{json_path}' dose not exist." json_file = open(json_path, "r") class_indict = json.load(json_file) # create model model = resnet34(num_classes=16).to(device) # load model weights weights_path = "./newresNet34.pth" assert os.path.exists(weights_path), f"file: '{weights_path}' dose not exist." model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device)) # prediction model.eval() batch_size = 8 # 每次预测时将多少张图片打包成一个batch with torch.no_grad(): for ids in range(0, len(img_path_list) // batch_size): img_list = [] for img_path in img_path_list[ids * batch_size: (ids + 1) * batch_size]: assert os.path.exists(img_path), f"file: '{img_path}' dose not exist." img = Image.open(img_path) img = data_transform(img) img_list.append(img) # batch img # 将img_list列表中的所有图像打包成一个batch batch_img = torch.stack(img_list, dim=0) # predict class output = model(batch_img.to(device)).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=1) probs, classes = torch.max(predict, dim=1) for idx, (pro, cla) in enumerate(zip(probs, classes)): print("image: {} class: {} prob: {:.3}".format(img_path_list[ids * batch_size + idx], class_indict[str(cla.numpy())], pro.numpy())) if __name__ == '__main__': main()

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