def get_mean_and_std(dataset): '''Compute the mean and std value of dataset.''' dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=True, num_workers=2) mean = torch.zeros(3) std = torch.zeros(3) print('==> Computing mean and std..') for inputs, targets in dataloader: for i in range(3): mean[i] += inputs[:,i,:,:].mean() std[i] += inputs[:,i,:,:].std() mean.div_(len(dataset)) std.div_(len(dataset)) return mean,这段代码是干什么的

这段代码是用来计算给定数据集的均值和标准差的。它首先创建一个数据加载器(`dataloader`)，用于加载数据集，并将每个数据样本单独作为一个批次(`batch_size=1`)进行处理。然后，它在循环中计算每个通道(在这里是3个通道)的均值和标准差，并将结果存储在`mean`和`std`张量中。最后，它将每个通道的总和除以数据集的大小(`len(dataset)`)，以获得该通道的平均值和标准差，并返回这些值。

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import torch from torch.utils.data import Dataset from tools import ReadIntArray, OneHotData class SSQDataset(Dataset): def __init__(self, file_path, my_detection, sample_nums): self.file_path = file_path self.my_detection = my_detection self.sample_nums = sample_nums self.my_list = ReadIntArray(self.file_path) def __getitem__(self, my_index): data_list = [] target_list = [] start_index = my_index for sample_num in range(self.sample_nums): data_list.append(self.my_list[start_index + sample_num]) if self.my_detection in self.my_list[start_index + self.sample_nums]: target_list = [1, 0] else: target_list = [0, 1] data_list = OneHotData(data_list) data_list = torch.tensor(data_list, dtype=torch.float32) target_list = torch.tensor(target_list, dtype=torch.float32) return data_list, target_list def __len__(self): return len(self.my_list) - self.sample_nums

这段代码定义了一个名为SSQDataset的数据集类，用于读取文件并将其转换为模型可接受的数据格式。其中：

- `file_path`表示数据文件路径；
- `my_detection`表示要检测的目标，例如在双色球中是要预测的红球还是蓝球；
- `sample_nums`表示每个样本中包含的数据点数；
- `ReadIntArray`函数用于读取数据文件并将其转换为整数列表；
- `__getitem__`函数用于获取某个索引位置的数据，并将其转换为模型可接受的数据格式，同时将该数据对应的目标标签也转换为模型可接受的格式；
- `OneHotData`函数用于将原始数据转换为独热编码格式；
- `__len__`函数用于返回数据集的长度。

这个数据集类可以用于训练模型，例如：

from torch.utils.data import DataLoader
from model import MyModel

dataset = SSQDataset(file_path='data/ssq.txt', my_detection='red', sample_nums=5)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

model = MyModel()
for data, target in dataloader:
    output = model(data)
    loss = compute_loss(output, target)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

这里假设模型类为`MyModel`，使用PyTorch内置的`DataLoader`类将数据集分成批次进行训练。在每个批次中，将数据输入模型，计算损失并进行反向传播和优化。

dataset = 'image/' sampler_loader = torch.utils.data.DataLoader( datasets.ImageFolder(dataset, transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean = [0.485, 0.456, 0.406], std = [0.229, 0.224, 0.225]) ]))) unnormalize = NormalizeInverse(mean = [0.485, 0.456, 0.406], std = [0.229, 0.224, 0.225]) device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = vgg11_bn(pretrained = True) model = model.to(device) fullgrad = FullGrad(model) simple_fullgrad = FullGradSimple(model) save_path = 'result' if os.path.isdir(save_path): os.mkdir(save_path) def compute_saliency_and_save(): for idx, (data, target) in enumerate(sampler_loader): data, target = data.to(device).requires_grad_(), target.to(device) # compute the saliency maps for the input data cam = fullgrad.fullgrad(data) cam_simple = simple_fullgrad.fullgrad(data) for i in range(data.size(0)): filename = save_path + str((idx + 1) * (i+1)) filename_simple = filename + "_simple" image = unnormalize(data[i,:,:,:].cpu()) save_saliency_map(image, cam[i,:,:,:], filename + ".jpg") save_saliency_map(image, cam_simple[i,:,:,:], filename_simple + ".jpg") if __name__ == "__main__": compute_saliency_and_save() 详细解释程序

这段程序是一个计算图像数据的显著性图并保存的过程。下面是对程序的详细解释：

1. 导入必要的库：

import torch
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms
from models import vgg11_bn
from fullgrad import FullGrad, FullGradSimple
from utils import NormalizeInverse, save_saliency_map
import os

2. 定义数据集和数据加载器：

dataset = 'image/'
sampler_loader = torch.utils.data.DataLoader(
        datasets.ImageFolder(dataset, transform = transforms.Compose([
            transforms.Resize((224, 224)),
            transforms.ToTensor(),
            transforms.Normalize(mean = [0.485, 0.456, 0.406], std = [0.229, 0.224, 0.225])
            ]))) 

这里使用了`datasets.ImageFolder`来加载数据集，`transform`参数指定了对图像进行的预处理操作，包括将图像大小调整为224x224，转换为张量和归一化。

3. 定义反归一化操作：

unnormalize = NormalizeInverse(mean = [0.485, 0.456, 0.406], std = [0.229, 0.224, 0.225])

`NormalizeInverse`是一个自定义的类，用于将经过归一化处理的张量反转回原始图像。

4. 检查设备是否支持CUDA并定义模型：

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = vgg11_bn(pretrained = True)
model = model.to(device)

这里使用`torch.cuda.is_available()`来检查设备是否支持CUDA，并将模型移动到相应的设备（GPU或CPU）。

5. 定义FullGrad和Simple FullGrad对象：

fullgrad = FullGrad(model)
simple_fullgrad = FullGradSimple(model)

`FullGrad`和`FullGradSimple`是自定义的类，用于计算图像数据的显著性图。

6. 定义结果保存路径：

save_path = 'result'
if os.path.isdir(save_path):
    os.mkdir(save_path)

如果保存路径不存在，则创建一个新的。

7. 定义计算显著性图并保存的函数：

def compute_saliency_and_save():
    for idx, (data, target) in enumerate(sampler_loader):
        data, target = data.to(device).requires_grad_(), target.to(device)
        cam = fullgrad.fullgrad(data)
        cam_simple = simple_fullgrad.fullgrad(data)

        for i in range(data.size(0)):
            filename = save_path + str((idx + 1) * (i+1))
            filename_simple = filename + "_simple"

            image = unnormalize(data[i,:,:,:].cpu())
            save_saliency_map(image, cam[i,:,:,:], filename + ".jpg")
            save_saliency_map(image, cam_simple[i,:,:,:], filename_simple + ".jpg")

这个函数会遍历数据加载器中的每个数据，将其移动到设备上，并计算其对应的显著性图。然后，将图像、显著性图和保存路径传递给`save_saliency_map`函数以保存显著性图。

8. 主函数：

if __name__ == "__main__":
    compute_saliency_and_save()

当脚本被直接执行时，会调用`compute_saliency_and_save`函数来计算和保存显著性图。

总结：这段程序用于计算图像数据的显著性图并保存，它使用了预训练的VGG-11模型和FullGrad算法。程序首先加载数据集并进行预处理，然后将模型移动到合适的设备上。接下来，使用FullGrad和Simple FullGrad算法计算每个图像的显著性图，并将结果保存到指定路径下。