fine_model_dict = defaultdict(dict)

`fine_model_dict = defaultdict(dict)` 是Python中的一个常见用法，它创建了一个默认字典（defaultdict）。默认字典是一个特殊的字典类型，当你尝试访问一个不存在的键时，它会自动为你提供一个默认值，而不是抛出KeyError异常。

在这个例子中，`defaultdict(dict)`意味着如果你尝试访问`fine_model_dict`中的某个键，如果该键尚未存在，其值将被初始化为一个新的空字典。这样设计通常用于在递归或者其他可能会频繁添加新项的场景中，简化了对可能出现的新键处理的过程。

举个例子：

fine_model_dict['model1']['param1']  # 如果'model1'或'param1'不存在，会返回{}
fine_model_dict['model2']['param2'] = 'value'

相关问题

def load_data(): # 加载数据集 with open('D:/浏览器下载/cifar-100-python/cifar-100-python/train', 'rb') as f: data_dict = pickle.load(f, encoding='bytes') x_train = data_dict[b'data'].reshape(-1, 3, 32, 32).transpose(0, 2, 3, 1) y_train = data_dict[b'fine_labels'] with open('D:/浏览器下载/cifar-100-python/cifar-100-python/test', 'rb') as f: data_dict = pickle.load(f, encoding='bytes') x_test = data_dict[b'data'].reshape(-1, 3, 32, 32).transpose(0, 2, 3, 1) y_test = data_dict[b'fine_labels'] # 归一化图像数据 x_train = x_train / 255.0 x_test = x_test / 255.0 # 将标签进行one-hot编码 num_classes = 100 y_train = to_categorical(y_train, num_classes) y_test = to_categorical(y_test, num_classes) return x_train, y_train, x_test, y_test # 加载数据 x_train, y_train, x_test, y_test = load_data() # 数据增强 train_datagen = ImageDataGenerator( rotation_range=20, horizontal_flip=True, zoom_range=0.2, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, shear_range=0.2, fill_mode='nearest') train_datagen.fit(x_train) # 增加回调函数 callbacks = [ EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1), ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1, patience=5, verbose=1) ] 请在此代码基础上使用tensorflow2.0版本创建神经网络，并给出最终代码

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Dropout, Flatten, Dense

# 加载数据集
def load_data():
with open('D:/浏览器下载/cifar-100-python/cifar-100-python/train', 'rb') as f:
data_dict = pickle.load(f, encoding='bytes')
x_train = data_dict[b'data'].reshape(-1, 3, 32, 32).transpose(0, 2, 3, 1)
y_train = data_dict[b'fine_labels']

with open('D:/浏览器下载/cifar-100-python/cifar-100-python/test', 'rb') as f:
data_dict = pickle.load(f, encoding='bytes')
x_test = data_dict[b'data'].reshape(-1, 3, 32, 32).transpose(0, 2, 3, 1)
y_test = data_dict[b'fine_labels']

# 归一化图像数据
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0

# 将标签进行one-hot编码
num_classes = 100
y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes)
y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes)

return x_train, y_train, x_test, y_test

# 创建神经网络
def create_model():
model = Sequential()

# 卷积层
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', padding='same', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', padding='same'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))

model.add(Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu', padding='same'))
model.add(Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu', padding='same'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))

# 全连接层
model.add(Flatten())
model.add(Dense(512, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

return model

# 加载数据
x_train, y_train, x_test, y_test = load_data()

# 数据增强
train_datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(
rotation_range=20,
horizontal_flip=True,
zoom_range=0.2,
width_shift_range=0.2,
height_shift_range=0.2,
shear_range=0.2,
fill_mode='nearest'
)
train_datagen.fit(x_train)

# 增加回调函数
callbacks = [
tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1),
tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1, patience=5, verbose=1)
]

# 创建模型
model = create_model()

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit_generator(train_datagen.flow(x_train, y_train, batch_size=64),
epochs=100,
verbose=1,
validation_data=(x_test, y_test),
callbacks=callbacks)

# 评估模型
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

if args.fine_tune: model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, args.classes_level2) name = config.classify_type.replace('3', '2') model.load_state_dict( torch.load(config.save_path + '/{}_{}_{}.ckpt'.format(config.model_name, name, 5))) for param in model.parameters(): param.requires_grad = False model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, config.num_classes) torch.nn.init.xavier_normal_(model.fc.weight.data) nn.init.constant_(model.fc.bias.data, 0)

这段代码中包含了模型的微调（fine-tuning）部分。根据代码中的条件`args.fine_tune`，如果为`True`，则执行以下操作：

1. 修改模型的全连接层（fc）：
- `model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, args.classes_level2)`：将模型的全连接层修改为输出维度为`args.classes_level2`的线性层。这个操作可能是为了在微调时，将模型的输出层调整为新的分类任务。

2. 加载预训练模型权重：
- `model.load_state_dict(...)`：从指定路径加载预训练模型的权重。`config.save_path`是保存模型权重的路径，`config.model_name`是模型的名称，`name`是根据`config.classify_type`生成的新名称，`5`是一个数字，可能表示预训练模型的版本号或其他标识符。这个操作可能是为了将预训练模型的权重加载到模型中，以便在微调过程中使用。

3. 冻结预训练模型的参数：
- `for param in model.parameters(): param.requires_grad = False`：将模型中所有参数的梯度计算设置为不可求导，即冻结参数。这个操作可能是为了在微调过程中只更新新添加的全连接层的参数。

4. 修改模型的全连接层（fc）为新的分类任务：
- `model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, config.num_classes)`：将模型的全连接层修改为输出维度为`config.num_classes`的线性层。这个操作可能是为了适应新的分类任务，将模型的输出层调整为正确的类别数。

5. 使用 Xavier 初始化方法和常数初始化方法对新的全连接层参数进行初始化：
- `torch.nn.init.xavier_normal_(model.fc.weight.data)`：使用 Xavier 初始化方法对全连接层的权重进行初始化。
- `nn.init.constant_(model.fc.bias.data, 0)`：使用常数初始化方法将全连接层的偏置项初始化为零。

通过以上操作，可以实现对预训练模型的微调，将其适应新的分类任务。需要注意的是，这段代码中的具体逻辑和参数值可能根据实际情况有所变化，你可以根据实际的代码逻辑和配置参数来理解这段代码的具体作用。