def test(checkpoint_dir, style_name, test_dir, if_adjust_brightness, img_size=[256,256]): # tf.reset_default_graph() result_dir = 'results/'+style_name check_folder(result_dir) test_files = glob('{}/*.*'.format(test_dir)) test_real = tf.placeholder(tf.float32, [1, None, None, 3], name='test') with tf.variable_scope("generator", reuse=False): test_generated = generator.G_net(test_real).fake saver = tf.train.Saver() gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True) with tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, gpu_options=gpu_options)) as sess: # tf.global_variables_initializer().run() # load model ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(checkpoint_dir) # checkpoint file information if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: ckpt_name = os.path.basename(ckpt.model_checkpoint_path) # first line saver.restore(sess, os.path.join(checkpoint_dir, ckpt_name)) print(" [*] Success to read {}".format(os.path.join(checkpoint_dir, ckpt_name))) else: print(" [*] Failed to find a checkpoint") return # stats_graph(tf.get_default_graph()) begin = time.time() for sample_file in tqdm(test_files) : # print('Processing image: ' + sample_file) sample_image = np.asarray(load_test_data(sample_file, img_size)) image_path = os.path.join(result_dir,'{0}'.format(os.path.basename(sample_file))) fake_img = sess.run(test_generated, feed_dict = {test_real : sample_image}) if if_adjust_brightness: save_images(fake_img, image_path, sample_file) else: save_images(fake_img, image_path, None) end = time.time() print(f'test-time: {end-begin} s') print(f'one image test time : {(end-begin)/len(test_files)} s'什么意思
时间: 2024-03-31 18:38:00 浏览: 25
这是一个 Python 函数,该函数接受五个参数:`checkpoint_dir`,`style_name`,`test_dir`,`if_adjust_brightness` 和 `img_size`。该函数使用 TensorFlow 实现了一个测试函数,用于测试训练好的 AnimeGAN V2 模型生成的效果。在函数中,首先使用 `glob` 函数获取测试图片的路径列表,然后使用 TensorFlow 定义了一个占位符 `test_real`,用于输入测试图片。接着,使用 AnimeGAN V2 模型生成器 `generator.G_net` 生成虚假图像 `test_generated`。随后,使用 TensorFlow 定义了一个 Saver 对象,用于从检查点文件中恢复模型。最后,使用 TensorFlow Session 对象运行生成器模型,生成对应的虚假图像,并将其保存到指定的目录中。
其中,如果 `if_adjust_brightness` 为真,则调用 `save_images` 函数保存虚假图像,并调用 `load_test_data` 函数加载测试图片并调整亮度;否则,调用 `save_images` 函数保存虚假图像,但不会调用 `load_test_data` 函数调整亮度。函数还输出了测试的总时间和每张图片测试所需的时间。
相关问题
NameError: name 'checkpoint_dir' is not defined
`NameError: name 'checkpoint_dir' is not defined` 的错误提示说明 `checkpoint_dir` 变量没有被定义或者当前作用域无法访问到 `checkpoint_dir` 变量。请确认 `checkpoint_dir` 变量是否已经被正确地定义和赋值。
如果您的代码中已经定义了 `checkpoint_dir` 变量,但是仍然报错,可能是因为 `checkpoint_dir` 变量的作用域不正确。请检查变量定义的位置和代码中使用变量的位置是否在同一个作用域内。
如果您的代码中没有定义 `checkpoint_dir` 变量,可以尝试在代码中添加如下语句来定义变量:
```
checkpoint_dir = "path/to/checkpoint"
```
其中,`path/to/checkpoint` 表示检查点文件所在的路径。请根据实际情况修改该路径。
如何使字符串类型对象拥有checkpoint_dir属性
如果你想让一个字符串类型的对象拥有`checkpoint_dir`属性,可以使用`setattr()`函数为该对象添加该属性。示例如下:
```
my_str = "hello world"
setattr(my_str, "checkpoint_dir", "my_dir")
print(my_str.checkpoint_dir) # 输出:my_dir
```
在这个示例中,`my_str`是一个字符串类型的对象,我们使用`setattr()`函数为其添加了一个名为`checkpoint_dir`的属性,并将其值设置为`my_dir`。然后,我们打印出`my_str.checkpoint_dir`的值,结果为`my_dir`。
注意,这种做法并不常见,因为字符串类型的对象本身并没有`checkpoint_dir`属性,而添加一个不存在的属性可能会导致其他问题。建议你根据具体的需求,使用其他类型的对象来代替字符串类型的对象。