checkpoint = torch.load("./weights/mobilenetV1X0.25_pretrain.tar", map_location=torch.device('cpu'))

这段代码使用了 PyTorch 的 `torch.load` 函数来加载预训练模型的权重参数。其中，`"./weights/mobilenetV1X0.25_pretrain.tar"` 是预训练模型文件的路径，`map_location=torch.device('cpu')` 参数表示将模型权重参数加载到 CPU 上。如果要加载到 GPU 上，则可以将参数改为 `map_location=torch.device('cuda')`。加载完成后，`checkpoint` 变量将包含模型的权重参数。

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修改以下代码，用for循环遍历图片的文件夹 def get_results(item): #读取文件 # file = get_files(path) #加载模型 model = Net() checkpoint = torch.load('./imageupload/weights.tar',map_location='cpu') model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict']) # for i, item in enumerate(file): #加载图片 item=Imggg.open(item).convert('L') #输入至模型 score=model(process_image(item)) #计算softmax，即该图片属于各类的概率 #probability = nn.functional.softmax(score,dim=1) #找到最大概率对应的索引号，该图片即为该索引号对应的类别 _,lable= torch.max(score,1) return classes[lable] folder_path = 'F:/项目2 服装分类助手/服装分类助手-工程/fashion-classify/imageupload/tupian' a = 0 b = 0 for filename in os.listdir(folder_path): img_path = os.path.join(folder_path, filename) class_label = get_results(img_path) # 假设此函数可以获取图片的类别标签 if class_label == '真实标签': a += 1 else: b += 1 print(a / (a + b))

以下是修改后的代码，使用for循环遍历图片的文件夹并计算真实标签的比例：

from PIL import Image
import torch
import torch.nn as nn

def get_results(item):
    model = Net()
    checkpoint = torch.load('./imageupload/weights.tar', map_location='cpu')
    model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
    item = Image.open(item).convert('L')
    score = model(process_image(item))
    _, label = torch.max(score, 1)
    return classes[label]

folder_path = 'F:/项目2 服装分类助手/服装分类助手-工程/fashion-classify/imageupload/tupian'
a = 0
b = 0

for filename in os.listdir(folder_path):
    img_path = os.path.join(folder_path, filename)
    class_label = get_results(img_path)  # 假设此函数可以获取图片的类别标签
    
    if class_label == '真实标签':
        a += 1
    else:
        b += 1

print(a / (a + b))

请注意，代码中使用的`Net()`、`process_image()`和`classes`是您自己定义的部分，因此需要根据您的实际情况进行相应修改和补充。另外，确保您已经导入了必要的库和模块。

if isinstance(self.pretrained, str): self.apply(_init_weights) logger = get_root_logger() logger.info(f'load model from: {self.pretrained}') checkpoint = torch.load(self.pretrained, map_location='cpu') state_dict = checkpoint['model'] state_dict['patch_embed.proj.weight'] = state_dict['patch_embed.proj.weight'].unsqueeze(2).repeat(1,1,self.patch_size[0],1,1) / self.patch_size[0]

这段代码看起来是在加载预训练模型的权重，并将其中的 patch_embed 层的权重进行了修改。具体来说，它将原始的 patch_embed 层的权重（shape 为 [num_patches, embed_dim]）重复复制了 self.patch_size[0] 次，变成了 [num_patches, embed_dim, patch_size[0], 1, 1] 的形状，并将每个元素除以了 self.patch_size[0]。这个操作可能是为了对输入的图像进行 patch 分割时，将每个 patch 内部的像素值均匀地分配到 patch 内部各个位置的嵌入向量中。