for img_test in img_list: img_test_path = os.path.join(path_test, img_test) img_PIL = Image.open(img_test_path) img_tensor4D = transform(img_PIL) img_tensor4D.unsqueeze_(0) img_tensor4D = img_tensor4D.to(device) out = net(img_tensor4D) _, pred_test = torch.max(out, dim=1) new_img_path = os.path.join(new_dirs, labels_list[pred_test]) # 将原始图片复制到新的路径和文件名。 shutil.copyfile(img_test_path, new_img_path+'.jepg')这段代码怎么总是不按预期效果来
时间: 2024-04-11 21:32:56 浏览: 22
这段代码的目的是对测试集中的图片进行预测,并将预测结果对应的图片复制到新的路径和文件名。可能有几个原因导致代码不按预期工作:
1. 数据路径或文件名错误:请确保`path_test`和`new_dirs`是正确设置的,并且`img_test`是测试集中的图片文件名。
2. 图片加载问题:请检查`img_test_path`是否指向测试集中的有效图片路径,并且确保使用的图像加载库正确。
3. 输入数据处理问题:请确保`transform`是正确配置的数据预处理函数,能够正确地将原始图片转换为模型输入所需的张量格式。
4. 模型加载问题:请确保`net`是正确加载并在测试模式下运行的模型。
5. 预测结果处理问题:请确保预测结果`pred_test`是正确的张量或numpy数组,并且索引到了正确的类别标签。
6. 文件复制问题:请确保新的路径和文件名是正确设置的,并且具有适当的文件扩展名。
通过仔细检查并逐一排除以上可能的问题,您应该能够解决代码不按预期工作的问题。
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为每句代码做注释:for class_name in class_names: current_class_data_path = os.path.join(src_data_folder, class_name) current_all_data = os.listdir(current_class_data_path) current_data_length = len(current_all_data) current_data_index_list = list(range(current_data_length)) random.shuffle(current_data_index_list) train_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'train'), class_name) val_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'val'), class_name) test_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'test'), class_name) train_stop_flag = current_data_length * train_scale val_stop_flag = current_data_length * (train_scale + val_scale) current_idx = 0 train_num = 0 val_num = 0 test_num = 0 for i in current_data_index_list: src_img_path = os.path.join(current_class_data_path, current_all_data[i]) if current_idx <= train_stop_flag: copy2(src_img_path, train_folder) train_num = train_num + 1 elif (current_idx > train_stop_flag) and (current_idx <= val_stop_flag): copy2(src_img_path, val_folder) val_num = val_num + 1 else: copy2(src_img_path, test_folder) # print("{}复制到了{}".format(src_img_path, test_folder)) test_num = test_num + 1 current_idx = current_idx + 1
# 循环遍历每个类别的文件夹
for class_name in class_names:
# 拼接当前类别的数据路径
current_class_data_path = os.path.join(src_data_folder, class_name)
# 获取当前类别的所有数据文件名
current_all_data = os.listdir(current_class_data_path)
# 获取当前类别的数据数量
current_data_length = len(current_all_data)
# 生成当前类别数据的索引列表
current_data_index_list = list(range(current_data_length))
# 随机打乱当前类别数据的索引列表
random.shuffle(current_data_index_list)
# 拼接训练集、验证集、测试集的路径
train_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'train'), class_name)
val_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'val'), class_name)
test_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'test'), class_name)
# 计算训练集、验证集、测试集在当前类别中的截止点
train_stop_flag = current_data_length * train_scale
val_stop_flag = current_data_length * (train_scale + val_scale)
# 初始化当前类别的数据索引、训练集数量、验证集数量、测试集数量
current_idx = 0
train_num = 0
val_num = 0
test_num = 0
# 循环遍历当前类别的数据索引列表,将数据复制到对应的训练集、验证集、测试集文件夹中
for i in current_data_index_list:
src_img_path = os.path.join(current_class_data_path, current_all_data[i])
# 如果当前索引在训练集截止点之前,则将数据复制到训练集
if current_idx <= train_stop_flag:
copy2(src_img_path, train_folder)
train_num = train_num + 1
# 如果当前索引在训练集截止点和验证集截止点之间,则将数据复制到验证集
elif (current_idx > train_stop_flag) and (current_idx <= val_stop_flag):
copy2(src_img_path, val_folder)
val_num = val_num + 1
# 如果当前索引在验证集截止点之后,则将数据复制到测试集
else:
copy2(src_img_path, test_folder)
# 打印当前数据的拷贝信息
# print("{}复制到了{}".format(src_img_path, test_folder))
test_num = test_num + 1
# 更新当前类别的数据索引和数量统计信息
current_idx = current_idx + 1
arr_img_3d = np.array(list_img_3d) np.savez(os.path.join("img_dir", "test_b9.npz"), vol = arr_img_3d)
这段代码是将一个包含多张图像的三维数组转换为NumPy数组,并将其保存为npz文件的操作。
下面是代码的解释和使用方法:
1. 首先,确保你已经导入了必要的库:
```python
import numpy as np
import os
```
2. 假设`list_img_3d`是一个包含多张图像的三维数组。你可以使用以下代码将其转换为NumPy数组:
```python
arr_img_3d = np.array(list_img_3d)
```
3. 然后,使用`np.savez`函数将NumPy数组保存为npz文件:
```python
np.savez(os.path.join("img_dir", "test_b9.npz"), vol=arr_img_3d)
```
在上述代码中,`os.path.join("img_dir", "test_b9.npz")`用于指定保存npz文件的路径和文件名。`vol=arr_img_3d`将NumPy数组命名为"vol"并保存到npz文件中。
执行以上代码后,将会生成一个名为"test_b9.npz"的npz文件,其中包含名为"vol"的NumPy数组。你可以根据需要进行进一步的操作,如加载和读取npz文件中的数据。