现有json文件记录了epoch和loss,如何利用代码每隔11行找计算一次loss的平均值
时间: 2024-05-05 15:18:59 浏览: 170
可以用以下代码来实现:
```python
import json
# 读取json文件
with open('filename.json', 'r') as f:
data = json.load(f)
# 计算每11行loss的平均值
loss_sum = 0
count = 0
for i, item in enumerate(data):
if i % 11 == 10: # 每11行计算一次平均值
loss_sum += item['loss']
count += 1
avg_loss = loss_sum / count
print(f"第{i+1}行到第{i-9}行的平均loss为:{avg_loss}")
loss_sum = 0 # 重置loss_sum和count
count = 0
else:
loss_sum += item['loss']
count += 1
```
这段代码首先读取了指定的json文件,然后用循环遍历所有数据,计算每11行loss的平均值,并打印输出。注意,在最后一组11行数据可能不足11行时,也需要计算其平均值。
相关问题
for jsonstr in f.readlines():如何将以上代码的读取json文件每行字符串改为读取11行的字符串最后查找这11行的loss计算平均值后将多个值保存到列表,并将11个epoc中第一个epoch的值以此放入另一个列表
可以按以下方式修改代码:
1. 声明两个列表:loss_list和first_epoch_list 。
2. 使用for循环来读取文件,每次读取11行,使用range函数和len函数来获得文件内容中的总行数。因为要将11个epoch中第一个epoch的值以此放入另一个列表,所以我们需要分别在第一次循环时将第一个epoch的值添加到first_epoch_list中。
3. 在内部循环中,可以将每一行json字符串解析为Python对象,并读取相应的loss值。在Python中,可以使用json.loads()函数将json字符串转换为字典对象,然后使用字典对象的键来读取相应的值。
4. 对于11个epoch的loss值进行平均值的计算,然后将结果添加到loss_list中。
下面是修改后的代码:
```python
import json
loss_list = []
first_epoch_list = []
with open('filename.json', 'r') as f:
lines = f.readlines()
for i in range(0, len(lines), 11):
epoch_loss = []
for line in lines[i:i+11]:
json_dict = json.loads(line)
epoch_loss.append(json_dict['loss'])
avg_loss = sum(epoch_loss) / len(epoch_loss)
loss_list.append(avg_loss)
# 将第一个epoch的loss值添加到first_epoch_list中
first_epoch_list.append(epoch_loss[0])
```
请帮我写一个onnx目标检测模型训练框架,要求能使用自己的数据集,并告诉我传入数据集和打标的方式,代码注释要尽量详细,最后请详细说明使用模型的方法以及使用自己的数据集的方法 还需要数据集文件的具体格式
好的,我帮您整理了一份ONNX目标检测模型训练框架,以下是详细的步骤:
1. 数据集准备
- 数据集格式:常见的目标检测数据集格式如COCO、VOC、Kitti等,您需要将自己的数据集转换成相应的格式。一般来说,数据集包括图像和对应的标注文件。标注文件可以是xml、json、txt等格式,其中记录了每个图像中目标的位置、类别、大小等信息。
- 数据集划分:为了评估模型的性能,需要将数据集划分成训练集和验证集。一般来说,训练集占总数据集的70%-80%,验证集占20%-30%。
2. 安装依赖库
- PyTorch:用于构建模型和训练模型。
- torchvision:用于加载数据集和数据增强。
- onnx:用于将模型导出为ONNX格式。
- onnxruntime:用于加载和运行ONNX模型。
3. 构建模型
- 可以使用常见的目标检测网络如Faster R-CNN、SSD、YOLO等,也可以自己设计网络。
- 可以使用PyTorch内置的预训练模型,在此基础上进行微调。
- 需要根据自己的数据集修改模型最后的输出层,使其输出目标检测的结果。
4. 加载数据集
- 使用torchvision中的Dataset和DataLoader加载数据集。
- 可以使用数据增强技术如随机裁剪、随机翻转、随机旋转等增加数据集的多样性,提高模型的泛化能力。
5. 定义损失函数和优化器
- 常见的损失函数如交叉熵损失、平均平方误差等。
- 常见的优化器如随机梯度下降、Adam等。
6. 训练模型
- 定义训练函数和验证函数,分别用于训练和验证模型。
- 在训练过程中,需要计算损失函数并反向传播更新模型参数。
7. 导出ONNX模型
- 训练完成后,使用onnx将模型导出为ONNX格式,方便部署和使用。
8. 使用ONNX模型
- 使用onnxruntime加载ONNX模型,可以进行目标检测任务。
- 需要根据模型的输入和输出节点,将输入数据转换为相应的numpy数组,并将预测结果转换为目标检测的结果。
以下是代码实现及注释:
```python
import torch
import torchvision
import onnx
import onnxruntime
import numpy as np
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torchvision.transforms import transforms
# 设置随机数种子,保证结果可重复
torch.manual_seed(0)
# 定义数据集类
class MyDataset(Dataset):
def __init__(self, root, transform=None):
self.root = root
self.transform = transform
self.imgs = [] # 存储图像路径
self.boxes = [] # 存储标注框
self.labels = [] # 存储标注类别
# 加载图像和标注数据
with open(root + '/annotations.txt') as f:
lines = f.readlines()
for line in lines:
line = line.strip().split(',')
self.imgs.append(line[0])
boxes = []
labels = []
for box in line[1:]:
box = box.split()
boxes.append([float(box[0]), float(box[1]), float(box[2]), float(box[3])])
labels.append(int(box[4]))
self.boxes.append(torch.Tensor(boxes))
self.labels.append(torch.LongTensor(labels))
def __getitem__(self, idx):
# 加载图像
img = Image.open(self.root + '/' + self.imgs[idx]).convert('RGB')
# 加载标注框和类别
boxes = self.boxes[idx]
labels = self.labels[idx]
# 数据增强
if self.transform:
img, boxes, labels = self.transform(img, boxes, labels)
# 返回图像、标注框、标注类别
return img, boxes, labels
def __len__(self):
return len(self.imgs)
# 定义数据增强操作
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((416, 416)), # 缩放图像
transforms.ToTensor(), # 将图像转为Tensor格式
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) # 归一化
])
# 加载数据集
train_dataset = MyDataset(root='path/to/dataset/train', transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4)
val_dataset = MyDataset(root='path/to/dataset/val', transform=transform)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=4)
# 定义模型
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
# 定义模型结构
def forward(self, x):
# 前向传播
# 定义损失函数和优化器
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# 训练函数
def train(model, dataloader, criterion, optimizer):
model.train() # 设置为训练模式
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(dataloader):
# 加载数据
inputs, labels = data
inputs = inputs.to(device)
labels = labels.to(device)
# 前向传播
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
# 反向传播和优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 统计损失值
running_loss += loss.item()
# 返回平均损失值
return running_loss / len(dataloader)
# 验证函数
def validate(model, dataloader, criterion):
model.eval() # 设置为验证模式
running_loss = 0.0
with torch.no_grad():
for i, data in enumerate(dataloader):
# 加载数据
inputs, labels = data
inputs = inputs.to(device)
labels = labels.to(device)
# 前向传播
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
# 统计损失值
running_loss += loss.item()
# 返回平均损失值
return running_loss / len(dataloader)
# 训练模型
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = MyModel().to(device)
for epoch in range(10):
train_loss = train(model, train_loader, criterion, optimizer)
val_loss = validate(model, val_loader, criterion)
print('Epoch {}: Train Loss = {:.4f}, Val Loss = {:.4f}'.format(epoch+1, train_loss, val_loss))
# 导出ONNX模型
dummy_input = torch.randn(1, 3, 416, 416).to(device)
input_names = ['input']
output_names = ['output']
onnx_path = 'model.onnx'
torch.onnx.export(model, dummy_input, onnx_path, verbose=False, input_names=input_names, output_names=output_names)
# 加载ONNX模型
ort_session = onnxruntime.InferenceSession(onnx_path)
# 使用ONNX模型进行预测
def predict(img_path):
img = Image.open(img_path).convert('RGB')
img = transform(img) # 数据增强
img = img.unsqueeze(0) # 增加batch维度
img = img.to(device)
# 执行预测
ort_inputs = {input_names[0]: img.detach().cpu().numpy()}
ort_outputs = ort_session.run(None, ort_inputs)
# 解析预测结果
boxes = []
labels = []
scores = []
for output in ort_outputs:
box = output[:, :4]
score = output[:, 4]
label = output[:, 5].astype(np.int32)
boxes.append(box)
labels.append(label)
scores.append(score)
boxes = np.concatenate(boxes, axis=0)
labels = np.concatenate(labels, axis=0)
scores = np.concatenate(scores, axis=0)
# 返回目标检测结果
return boxes, labels, scores
```
注释中已经说明了代码的主要功能和使用方法,这里再补充一些细节:
- 数据集的具体格式可以根据您的实际情况进行修改,如文件名、路径、标注格式等。
- 在训练模型时,需要将模型转移到GPU上进行计算,可以使用`model.to(device)`将模型转移到指定设备上,`inputs.to(device)`将输入数据转移到指定设备上。
- 在导出ONNX模型时,需要提供一个输入的dummy tensor作为模型的输入,可以使用`torch.randn(1, 3, 416, 416)`生成一个随机的dummy tensor。
- 在使用ONNX模型进行预测时,需要根据模型的输入和输出节点来传递输入数据和解析输出结果,可以使用`ort_inputs = {input_names[0]: img.detach().cpu().numpy()}`将输入数据转换为numpy数组,`ort_session.run(None, ort_inputs)`执行预测,`boxes = np.concatenate(boxes, axis=0)`将预测结果转换为目标检测的结果。
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