print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy()))

时间: 2024-05-27 16:08:32 浏览: 131
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PROB3.rar_optical flow_prob3.rar_prob3.zip_图像识别

这行代码是用来格式化输出神经网络模型对输入数据的预测结果。其中，class_indict是一个字典，用来将模型输出的类别编号转换成实际的类别名称；predict是模型对输入数据的预测结果，是一个张量。通过使用format函数，将类别名称和预测概率格式化输出，其中{:10}表示输出占10个字符的宽度，{:.3}表示输出3位小数的浮点数。
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3. **频谱分析**：计算formant通常涉及对语音信号进行傅里叶变换，将时域信号转换到频域，以便观察频谱特性。快速傅里叶变换（FFT）是最常用的工具，但可能还需要窗函数来减小频谱泄漏的影响。 4. **峰值检测**：在...

# prediction result = model.predict(mat) predict_class = np.argmax(result) print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_class)], result[0][predict_class]) plt.title(print_res) for i in range(len(result[0])): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], result[0][i])) # del mat_data,mat,json_path,class_indict,model,weights_path,result,predict_class,print_res,i

- print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_class)], result[0][predict_class]) 表示将预测结果格式化成一个字符串，包含预测的类别和对应的概率。 - plt.title(print_res) 表示...

File "predict.py", line 58, in main print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)],

这段代码中出现了一个语法错误，应该加上一个右括号")"来闭合format函数的参数。正确的代码应该是： print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], prob[i]))

for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy()))

这段代码应该是用于输出预测结果的，其中predict是一个包含每个类别的预测概率的向量，class_indict是一个字典，将类别的数字索引映射到类别标签。这个代码块会遍历predict向量中的每个元素，然后使用class_...

这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if __name__ == '__main__': main()”，改为对指定文件夹下的左右文件进行预测，并绘制混淆矩阵

xticklabels=list(class_indict.values()), yticklabels=list(class_indict.values()), title='Confusion matrix', ylabel='True label', xlabel='Predicted label') plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation...

KeyError: '820'错误代码print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)]

您的代码中使用了一个字典 class_indict，但是在其中找不到键为 '820' 的值，因此产生了 KeyError: '820' 的错误。您需要检查一下您的 class_indict 字典中是否包含键为 '820' 的值。如果没有，您可以尝试添加这个键...

for idx, (pro, cla) in enumerate(zip(probs, classes)): print("image: {} class: {} prob: {:.3}".format(img_path_list[ids * batch_size + idx], class_indict[str(cla.numpy())], pro.numpy()))

class_indict[str(cla.numpy())]将类别下标转换为类别名称，并将其存储在class_indict字典中。pro.numpy()将概率值转换为NumPy数组，并打印出来。 需要注意的是，这段代码假定了probs和classes张量中的...

linear_fit = LinearRegression().fit(x, y) logit_fit = LogisticRegression().fit(x, y.ravel()) prob_fit = GaussianNB().fit(x, y.ravel()) coef_mat = np.column_stack((prob_fit.theta.T, logit_fit.coef_, linear_fit.coef_)) print(coef_mat) prop_mat = np.column_stack((prob_fit.theta_.T / logit_fit.coef_, prob_fit.theta_.T / linear_fit.coef_, logit_fit.coef_ / linear_fit.coef_))

这段代码看起来是进行了一些机器学习中的模型拟合和系数计算。首先，使用 LinearRegression、LogisticRegression 和 GaussianNB 分别对输入数据 x 和 y 进行拟合，得到线性回归、逻辑回归和高斯朴素贝叶斯模型的系数...

import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms from model import resnet34 def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image # 指向需要遍历预测的图像文件夹 imgs_root = "../dataset/val" assert os.path.exists(imgs_root), f"file: '{imgs_root}' dose not exist." # 读取指定文件夹下所有jpg图像路径 img_path_list = [os.path.join(imgs_root, i) for i in os.listdir(imgs_root) if i.endswith(".jpg")] # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), f"file: '{json_path}' dose not exist." json_file = open(json_path, "r") class_indict = json.load(json_file) # create model model = resnet34(num_classes=16).to(device) # load model weights weights_path = "./newresNet34.pth" assert os.path.exists(weights_path), f"file: '{weights_path}' dose not exist." model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device)) # prediction model.eval() batch_size = 8 # 每次预测时将多少张图片打包成一个batch with torch.no_grad(): for ids in range(0, len(img_path_list) // batch_size): img_list = [] for img_path in img_path_list[ids * batch_size: (ids + 1) * batch_size]: assert os.path.exists(img_path), f"file: '{img_path}' dose not exist." img = Image.open(img_path) img = data_transform(img) img_list.append(img) # batch img # 将img_list列表中的所有图像打包成一个batch batch_img = torch.stack(img_list, dim=0) # predict class output = model(batch_img.to(device)).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=1) probs, classes = torch.max(predict, dim=1) for idx, (pro, cla) in enumerate(zip(probs, classes)): print("image: {} class: {} prob: {:.3}".format(img_path_list[ids * batch_size + idx], class_indict[str(cla.numpy())], pro.numpy())) if __name__ == '__main__': main()

这段代码实现了导入必要的包和模块，包括操作系统、JSON、PyTorch、PIL及其转换模块、还有定义的resnet34模型。在主函数中，首先根据可用GPU情况使用cuda或cpu作为设备，然后定义数据的处理流程，包括缩放、剪裁、...

from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(aac_all,label_all,test_size=0.2) from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import metrics #First, an example for logistics regression cs = [1,3,5,7,10] param_grid = dict(C = cs) cls = LogisticRegression() grid = GridSearchCV(estimator=cls, param_grid=param_grid,cv = 5,scoring ='roc_auc') grid.fit(X_train, y_train) print("grid.best_params_") print(grid.best_params_) print("Best auc_roc on train set:{:.2f}".format(grid.best_score_)) print("Test set auc_roc:{:.2f}".format(grid.score(X_test,y_test))) y_predict = grid.predict(X_test) TN,FP,FN,TP = metrics.confusion_matrix(y_test, y_predict).ravel() recall = TP/(TP+FP) y_prob = grid.predict_proba(X_test) auroc = metrics.roc_auc_score(y_test, y_prob)

这段代码是一个使用逻辑回归进行分类任务的示例。首先，它导入了需要的库和函数：train_test_...请注意，代码中的print(grid.best_params_)和其他打印语句是为了展示结果，在实际使用时可以根据需要进行修改或删除。

with tf.Session() as sess: sess.run(init) saver = tf.train.Saver() train_writer = tf.summary.FileWriter(log_dir+'/train',sess.graph) test_writer = tf.summary.FileWriter(log_dir+'/test') step = 1 coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(sess, coord) print('doing1') # Keep training until reach max iterations try: while step * batch_size <= training_iters: # print('doing2') batch_xs, batch_ys = sess.run([hrrp_batch, label_batch]) # print(batch_xs.shape) # print(batch_ys.shape) # 获取批数据 sess.run(optimizer, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keep_prob: dropout}) if step % display_step == 0: summary= sess.run(merged, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keep_prob: 1.}) test_writer.add_summary(summary, step) # 计算精度 acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keep_prob: 1.}) # 计算损失值 loss = sess.run(cost, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keep_prob: 1.}) 所选择的特征是

在这段代码中，没有涉及到特征的选择。这段代码是用于在 TensorFlow 中训练一个神经网络模型的。在这段代码中，使用了一个数据队列来读取数据，其中 hrrp_batch 和 label_batch 是从数据队列中读取的批量数据。...

predicted = clf.predict(X_new_tfidf) print(predicted) y_prob=clf.predict_proba(X_new_tfidf) y_pred_class = np.argmax(y_prob, axis=1) # y_pred = [1 if prob > 0.5 else 0 for prob in y_prob] y_pred = np.where(y_prob > 0.5, 1, 0)[:,0] print(y_pred) total_cnt = 0 correct_cnt = 0 for test_label, predicte in zip(test_labels, predicted): total_cnt += 1 if test_label == predicte: correct_cnt += 1 print('%r => %s' % (test_label, predicte)) # 将预测值和真实标签存储在一个数组中 y_true = np.array(test_labels) # 按照预测概率值排序 order = y_prob.argsort() # 计算每个点的两个指标 fp = np.cumsum((y_true[order] == 0) & (y_pred[order] == 1)) tp = np.cumsum((y_true[order] == 1) & (y_pred[order] == 1)) fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_pred_class)用SciPy计算ks

在代码中已经计算了y_pred_class，因此可以直接使用y_pred_class计算KS值。 具体使用方法如下： 1. 导入需要的库： python from scipy.stats import ks_2samp 2. 准备真实标签数据y_true和预测概率值...

# New module: utils.pyimport torchfrom torch import nnclass ConvBlock(nn.Module): """A convolutional block consisting of a convolution layer, batch normalization layer, and ReLU activation.""" def __init__(self, in_chans, out_chans, drop_prob): super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_chans, out_chans, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_chans) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.dropout = nn.Dropout2d(p=drop_prob) def forward(self, x): x = self.conv(x) x = self.bn(x) x = self.relu(x) x = self.dropout(x) return x# Refactored U-Net modelfrom torch import nnfrom utils import ConvBlockclass UnetModel(nn.Module): """PyTorch implementation of a U-Net model.""" def __init__(self, in_chans, out_chans, chans, num_pool_layers, drop_prob, pu_args=None): super().__init__() PUPS.__init__(self, *pu_args) self.in_chans = in_chans self.out_chans = out_chans self.chans = chans self.num_pool_layers = num_pool_layers self.drop_prob = drop_prob # Calculate input and output channels for each ConvBlock ch_list = [chans] + [chans * 2 ** i for i in range(num_pool_layers - 1)] in_chans_list = [in_chans] + [ch_list[i] for i in range(num_pool_layers - 1)] out_chans_list = ch_list[::-1] # Create down-sampling layers self.down_sample_layers = nn.ModuleList() for i in range(num_pool_layers): self.down_sample_layers.append(ConvBlock(in_chans_list[i], out_chans_list[i], drop_prob)) # Create up-sampling layers self.up_sample_layers = nn.ModuleList() for i in range(num_pool_layers - 1): self.up_sample_layers.append(ConvBlock(out_chans_list[i], out_chans_list[i + 1] // 2, drop_prob)) self.up_sample_layers.append(ConvBlock(out_chans_list[-1], out_chans_list[-1], drop_prob)) # Create final convolution layer self.conv2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(out_chans_list[-1], out_chans_list[-1] // 2, kernel_size=1), nn.Conv2d(out_chans_list[-1] // 2, out_chans, kernel_size=1), nn.Conv2d(out_chans, out_chans, kernel_size=1), ) def forward(self, x): # Down-sampling path encoder_outs = [] for layer in self.down_sample_layers: x = layer(x) encoder_outs.append(x) x = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)(x) # Bottom layer x = self.conv(x) # Up-sampling path for i, layer in enumerate(self.up_sample_layers): x = nn.functional.interpolate(x, scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True) x = torch.cat([x, encoder_outs[-(i + 1)]], dim=1) x = layer(x) # Final convolution layer x = self.conv2(x) return x

3. 使用了 nn.functional.interpolate 对 feature map 进行了上采样，避免了使用 nn.ConvTranspose2d 带来的一些问题。 4. 在最后的卷积层中，使用了 nn.Sequential 对多个卷积层进行了封装，使得代码更加简洁。 ...

with tf.device('/cpu:0'): with tf.Session() as sess: images = tf.placeholder("float", [2, 224, 224, 3]) feed_dict = {images: batch} vgg = vgg19.Vgg19() with tf.name_scope("content_vgg"): vgg.build(images) prob = sess.run(vgg.prob, feed_dict=feed_dict) print(prob) utils.print_prob(prob[0], './synset.txt') utils.print_prob(prob[1], './synset.txt')

这段代码使用CPU计算设备执行了一个VGG19...- 第10-12行使用utils.print_prob()函数打印了prob的前2个元素的概率分布，具体输出内容取决于synset.txt文件的内容，该文件包含了ImageNet数据集中每个类别的名称和编号。

prob_theta = np.squeeze(prob_fit.theta_) prob_theta = prob_theta.reshape(-1, 1) coef_mat = np.column_stack((prob_theta, logit_fit.coef_[0], linear_fit.coef_[0]))

其中，prob_fit.theta_是GaussianNB模型的系数矩阵，logit_fit.coef_是LogisticRegression模型的系数矩阵，linear_fit.coef_是LinearRegression模型的系数矩阵。 具体来说，prob_fit.theta_是一个...

acc, _, summary_str, p_loss = self.sess.run( [self.pre_acc, self.g_pre_optim, self.g_pretrain_sum, self.pretrain_loss], feed_dict={ self.z: batch_z, self.x: incomplete, self.m: m, self.deltaPre: delta, self.lastvalues: last_values, self.complete: complete, self.keep_prob: 0.7})

这是一段 TensorFlow 的代码，其作用是在训练一个预训练的...同时，我们也提供了一些输入的数据，包括 batch_z、incomplete、m、delta、last_values、complete 和 keep_prob。这些数据将被用于训练模型。
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量子管道网络优化与Python实现

资源摘要信息:"量子管道技术概述" 量子管道技术是量子信息科学领域中的一个重要概念，它涉及到量子态的传输、量子比特之间的相互作用以及量子网络构建等方面。在量子计算和量子通信中，量子管道可以被看作是实现量子信息传输的基础结构。随着量子技术的发展，量子管道技术在未来的量子互联网和量子信息处理系统中将扮演至关重要的角色。 描述中提到的“顶点覆盖问题”是一个经典的图论问题，其目的是找到一组最少数量的节点，使得图中的每条边至少有一个端点在这个节点集合中。这个问题是计算复杂性理论中的NP难题之一，在实际应用中有着广泛的意义。例如，在网络设计、无线传感器部署、城市交通规划等领域，顶点覆盖问题都可以用来寻找最小的监视点集合，以实现对整个系统的有效监控。 描述中提到的管道网络例子是一个具体的应用场景。在这个例子中，管道网络由边线（管线段）和节点（管线段的连接点）组成，目标是在整个网络中找到最小数量的交汇点，以便可以监视到每个管道段。这个问题可以建模为顶点覆盖问题，从而可以通过图论中的算法来解决。 在描述中还提到了如何运行一个名为"pipelines.py"的Python脚本程序。这个程序使用了"networkx"这个Python程序包来创建图形，并利用"D-Wave NetworkX"程序包中的"Ocean"软件工具来求解最小顶点覆盖问题。D-Wave NetworkX是一个开源的Python软件包，它扩展了networkx，使得可以使用量子退火器解决特定问题。量子退火是量子计算中的一个技术，用于寻找问题的最低能量解，相当于在经典计算中的全局最小化问题。 最后，描述中提到的"quantum_pipelines-master"文件夹可能包含了上述提及的代码文件、依赖库以及可能的文档说明等。用户可以通过运行"pipelines.py"脚本，体验量子管道技术在解决顶点覆盖问题中的实际应用。 知识点详细说明： 1. 量子管道技术： 量子管道技术主要研究量子信息如何在不同的量子系统间进行传输和操作。它涉及量子态的调控、量子纠缠的生成和维持、量子通信协议的实现等。 2. 顶点覆盖问题： 顶点覆盖问题是图论中的一个著名问题，它要求找到图中最小的顶点集合，使得图中的每条边至少与这个集合中的一个顶点相连。该问题在理论计算机科学、运筹学和网络设计等多个领域有着广泛的应用。 ***workx程序包： Python的一个第三方库，用于创建、操作和研究复杂网络结构。它提供了丰富的图论操作和算法实现，用于数据结构和网络分析。 4. D-Wave NetworkX程序包： 它是networkx的扩展，针对D-Wave的量子退火器进行了优化，使得使用D-Wave的量子处理器解决特定问题成为可能。 5. 量子退火： 量子退火是一种量子优化算法，它通过模拟量子退火过程来寻找问题的最优解，适用于解决组合优化问题。D-Wave公司生产的是量子退火机，即量子计算机的一种类型。 6. Python编程： Python是一种广泛用于科学计算、数据分析、人工智能、网络开发等领域的高级编程语言。Python以其简洁的语法和强大的库支持而受到开发者的喜爱。 7. 演示运行和脚本使用： 描述中提到的"pipelines.py"脚本可以用来演示如何在给定的管道网络中找到最小顶点覆盖集。通过运行该脚本，用户可以直观地理解和学习顶点覆盖问题的解决过程。 通过结合量子管道技术、图论、计算机科学以及编程语言的应用，上述描述和标签给出了一种实际问题解决方案的演示，展示了如何在量子计算领域内运用编程工具和量子退火技术来解决实际问题。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩