VGG分类模型测试代码
时间: 2023-07-28 07:07:17 浏览: 51
以下是使用 PyTorch 实现 VGG16 模型进行分类任务的测试代码示例:
```python
import torch
import torchvision
from torchvision import transforms
# 定义测试数据集的路径
test_data_dir = "/path/to/test/dataset"
# 定义测试数据集的预处理操作
test_transforms = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
# 加载测试数据集
test_dataset = torchvision.datasets.ImageFolder(root=test_data_dir, transform=test_transforms)
# 创建测试数据集的数据加载器
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=4)
# 加载预训练的 VGG16 模型
model = torchvision.models.vgg16(pretrained=True)
# 将模型转换为评估模式
model.eval()
# 使用 CUDA 加速模型计算
if torch.cuda.is_available():
model.cuda()
# 定义分类标签
class_names = test_dataset.classes
# 定义计算准确率的函数
def compute_accuracy(outputs, labels):
_, predicted = torch.max(outputs, 1)
correct = (predicted == labels).sum().item()
total = labels.size(0)
accuracy = correct / total
return accuracy
# 定义测试函数
def test(model, data_loader):
with torch.no_grad():
running_loss = 0.0
running_accuracy = 0.0
total = 0
for inputs, labels in data_loader:
if torch.cuda.is_available():
inputs = inputs.cuda()
labels = labels.cuda()
outputs = model(inputs)
loss = torch.nn.functional.cross_entropy(outputs, labels)
accuracy = compute_accuracy(outputs, labels)
running_loss += loss.item() * inputs.size(0)
running_accuracy += accuracy * inputs.size(0)
total += inputs.size(0)
epoch_loss = running_loss / total
epoch_accuracy = running_accuracy / total
return epoch_loss, epoch_accuracy
# 在测试集上进行测试
test_loss, test_accuracy = test(model, test_loader)
print("Test Loss: {:.4f} | Test Accuracy: {:.4f}".format(test_loss, test_accuracy))
```
在上述代码中,我们首先定义了测试数据集的路径和预处理操作。然后,我们通过 `torchvision.datasets.ImageFolder` 类加载测试数据集。接着,我们加载预训练的 VGG16 模型,并将其转换为评估模式。然后,我们使用 CUDA 加速模型计算(如果 GPU 可用的话)。接下来,我们定义了一个计算准确率的函数和一个测试函数,用于在测试集上进行测试。最后,我们调用测试函数,并输出测试结果。
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