state_dict[name] = weights.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1)

在PyTorch中，state_dict是一种Python字典对象，它将每个层的参数名映射到对应的参数张量。state_dict可以用来保存和加载模型的权重和偏差。在state_dict中，每个张量都是一个PyTorch Tensor对象，它包含了该层权重的值。

在你提到的代码中，weights是一个张量，unsqueeze(-1)表示在最后一维度上增加一个维度，unsqueeze(-1).unsqueeze(-1)则表示在倒数第二个维度和最后一个维度上都增加一个维度。这样做是为了将张量的形状变为四维张量，以便能够与卷积层的权重形状相匹配。

这段代码的作用是将一个形状为[channels, height, width]的张量(weights)变为一个形状为[channels, height, width, 1, 1]的Tensor，并将其存储到模型的state_dict中。这样，该张量就可以与一个卷积层的权重形状相匹配，并被用于卷积操作。

相关问题

state_dict[name] = weights.unsqueeze(-1).unsqueeze_(-1)

在PyTorch中，`state_dict`是一个Python字典对象，它将每个层的参数和持久性缓冲区名称映射到其对应的张量值。这些张量值可以是模型的权重、偏置或其他参数。当需要保存或加载模型时，可以使用`state_dict`来存储或恢复整个模型或部分模型的参数。

而对于`state_dict[name] = weights.unsqueeze(-1).unsqueeze_(-1)`这一语句，它的作用是将模型中名为`name`的层的权重张量 `weights` 在最后两个维度上各添加一个维度，具体来说是在倒数第一个和倒数第二个维度上各添加一个维度，以便在某些情况下使用，比如在卷积计算中需要用到4D张量，而权重张量往往只有2D或3D。

例如，假设`weights`的形状为`(4, 3)`，那么`weights.unsqueeze(-1)`的结果形状为`(4, 3, 1, 1)`。其中，`unsqueeze()`函数可以在指定的位置上添加维度，`-1`表示在最后一个维度上添加；而`unsqueeze_()`函数则是就地修改张量，也即直接修改原始数据，而不是返回一个新的张量。

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

好的，你的问题是如何将上述代码修改为对指定文件夹下的所有文件进行预测，并绘制混淆矩阵。

要实现这个功能，你需要进行以下几个步骤：

1. 导入必要的包：

   import os
   import json
   import torch
   from PIL import Image
   from torchvision import transforms
   from sklearn.metrics import confusion_matrix
   import matplotlib.pyplot as plt
   import numpy as np
   from model import convnext_tiny as create_model

2. 定义函数 `predict_folder`，用于对指定文件夹下的所有文件进行预测：

   def predict_folder(folder_path, model_weight_path, json_path, img_size, num_classes, device):
       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])
       ])

       # read class_indict
       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.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device))
       model.eval()

       y_true = []
       y_pred = []

       for root, dirs, files in os.walk(folder_path):
           for file in files:
               img_path = os.path.join(root, file)
               assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path)

               img = Image.open(img_path)
               # [N, C, H, W]
               img = data_transform(img)
               # expand batch dimension
               img = torch.unsqueeze(img, dim=0)

               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()

                   y_true.append(class_indict[os.path.basename(root)])
                   y_pred.append(predict_cla)

       return y_true, y_pred

这个函数接受五个参数：

- `folder_path`：要预测的文件夹路径。
- `model_weight_path`：模型权重文件路径。
- `json_path`：类别标签文件路径。
- `img_size`：输入图片的大小。
- `num_classes`：分类器的类别数。
- `device`：设备类型。

函数会返回两个列表 `y_true` 和 `y_pred`，分别代表真实标签和预测标签。

3. 加载类别标签：

   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)

4. 调用 `predict_folder` 函数进行预测：

   folder_path = './test'
   assert os.path.exists(folder_path), "folder: '{}' dose not exist.".format(folder_path)

   y_true, y_pred = predict_folder(folder_path, "./weights/best_model.pth", json_path, 224, 5, device)

这里假设要预测的文件夹路径为 `./test`，模型权重文件路径为 `./weights/best_model.pth`，输入图片大小为 224，分类器的类别数为 5。

5. 绘制混淆矩阵：

   cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

   fig, ax = plt.subplots()

   im = ax.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Blues)
   ax.figure.colorbar(im, ax=ax)
   ax.set(xticks=np.arange(cm.shape[1]),
          yticks=np.arange(cm.shape[0]),
          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=45, ha="right",
            rotation_mode="anchor")

   fmt = 'd'
   thresh = cm.max() / 2.
   for i in range(cm.shape[0]):
       for j in range(cm.shape[1]):
           ax.text(j, i, format(cm[i, j], fmt),
                   ha="center", va="center",
                   color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")
   fig.tight_layout()
   plt.show()

这里使用了 `sklearn.metrics` 中的 `confusion_matrix` 函数进行混淆矩阵的计算。然后使用 `matplotlib` 绘制混淆矩阵图像。