如何将以下六项指标保存到.txt文件: def loss_message(self): metrics = ((k, np.mean(self.metrics[k][-WINDOW_SIZE:])) for k in ('G_loss','G_loss_content', 'G_loss_adv', 'D_loss', 'PSNR', 'SSIM')) # 输出六项 return '; '.join(map(lambda x: f'{x[0]}={x[1]:.4f}', metrics))

时间: 2023-09-08 20:16:54 浏览: 60
您可以使用以下代码将这六项指标保存到一个 .txt 文件中: ```python def save_metrics_to_txt(metrics): with open('metrics.txt', 'w') as f: f.write(metrics) metrics = loss_message() save_metrics_to_txt(metrics) ``` 这将创建一个名为 "metrics.txt" 的文件,并将指标写入其中。请确保您的代码在执行保存操作之前已经计算了这些指标。
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如何将以下代码在模型训练过程中的六项指标按照轮数依次输出保存为.csv文件 def loss_message(self): metrics = ((k, np.mean(self.metrics[k][-WINDOW_SIZE:])) for k in ('G_loss', 'G_loss_content', 'G_loss_adv', 'D_loss', 'PSNR', 'SSIM')) # 输出六项 return '; '.join(map(lambda x: f'{x[0]}={x[1]:.4f}', metrics))

你可以使用Python的CSV模块来保存指标数据为CSV文件。以下是一个修改后的代码示例: ```python import csv def loss_message(self, epoch): metrics = ((k, np.mean(self.metrics[k][-WINDOW_SIZE:])) for k in ('G_loss', 'G_loss_content', 'G_loss_adv', 'D_loss', 'PSNR', 'SSIM')) # 输出六项 metrics_dict = {k: v for k, v in metrics} # 保存指标数据到CSV文件 filename = f'metrics_epoch{epoch}.csv' with open(filename, mode='w', newline='') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow(['Metric', 'Value']) # 写入表头 writer.writerows(metrics_dict.items()) # 写入指标数据 return '; '.join(map(lambda x: f'{x[0]}={x[1]:.4f}', metrics)) ``` 在每个训练轮数结束后,你可以调用 `loss_message` 函数,并传入当前的轮数作为参数。该函数将会返回一个包含指标数据的字符串,并将指标数据保存为一个以轮数命名的CSV文件。每个CSV文件将包含两列:'Metric' 和 'Value',并且每一行对应一个指标及其对应的数值。 请注意,你需要在代码中提供合适的路径来保存CSV文件。

如何将以下指标生成.txt def loss_message(self): metrics = ((k, np.mean(self.metrics[k][-WINDOW_SIZE:])) for k in ('G_loss','G_loss_content', 'G_loss_adv', 'D_loss', 'PSNR', 'SSIM')) # 输出六项 return '; '.join(map(lambda x: f'{x[0]}={x[1]:.4f}', metrics))

要将指标生成为一个 .txt 文件,你可以使用 Python 的文件操作来实现。下面是一个示例代码: ```python def save_loss_message_to_txt(file_path, loss_message): with open(file_path, 'w') as file: file.write(loss_message) # 调用示例 loss_message = loss_message() # 调用 loss_message 方法获取指标字符串 file_path = 'metrics.txt' # 指定保存文件的路径和名称 save_loss_message_to_txt(file_path, loss_message) ``` 在上面的示例中,我们定义了一个名为 `save_loss_message_to_txt` 的函数,它接受两个参数:`file_path` 是指定保存文件的路径和名称,`loss_message` 是包含指标的字符串。在函数内部,我们使用 `open` 函数以写入模式打开文件,并使用 `with` 语句来确保文件在使用完毕后正确关闭。然后,我们使用 `write` 方法将指标字符串写入文件中。 你可以根据自己的需求调整文件路径和名称。运行该代码后,会在指定的路径下生成一个名为 `metrics.txt` 的文件,其中包含了指标字符串。

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将下面代码使用ConvRNN2D层来替换ConvLSTM2D层,并在模块__init__.py中创建类‘convrnn’ class Model(): def __init__(self): self.img_seq_shape=(10,128,128,3) self.img_shape=(128,128,3) self.train_img=dataset # self.test_img=dataset_T patch = int(128 / 2 ** 4) self.disc_patch = (patch, patch, 1) self.optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) self.build_generator=self.build_generator() self.build_discriminator=self.build_discriminator() self.build_discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer, metrics=['accuracy']) self.build_generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer) img_seq_A = Input(shape=(10,128,128,3)) #输入图片 img_B = Input(shape=self.img_shape) #目标图片 fake_B = self.build_generator(img_seq_A) #生成的伪目标图片 self.build_discriminator.trainable = False valid = self.build_discriminator([img_seq_A, fake_B]) self.combined = tf.keras.models.Model([img_seq_A, img_B], [valid, fake_B]) self.combined.compile(loss=['binary_crossentropy', 'mse'], loss_weights=[1, 100], optimizer=self.optimizer,metrics=['accuracy']) def build_generator(self): def res_net(inputs, filters): x = inputs net = conv2d(x, filters // 2, (1, 1), 1) net = conv2d(net, filters, (3, 3), 1) net = net + x # net=tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2)(net) return net def conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides): x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, 'same')(inputs) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(x) return x d0 = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) out= tf.keras.layers.ConvRNN2D(filters=32, kernel_size=3,padding='same')(d0) out=tf.keras.layers.Conv2D(3,1,1,'same')(out) return keras.Model(inputs=d0, outputs=out)

import mindspore.nn as nn import mindspore.ops.operations as P from mindspore import Model from mindspore import Tensor from mindspore import context from mindspore import dataset as ds from mindspore.train.callback import ModelCheckpoint, CheckpointConfig, LossMonitor from mindspore.train.serialization import load_checkpoint, load_param_into_net from mindspore.nn.metrics import Accuracy # Define the ResNet50 model class ResNet50(nn.Cell): def __init__(self, num_classes=10): super(ResNet50, self).__init__() self.resnet50 = nn.ResNet50(num_classes=num_classes) def construct(self, x): x = self.resnet50(x) return x # Load the CIFAR-10 dataset data_home = "/path/to/cifar-10/" train_data = ds.Cifar10Dataset(data_home, num_parallel_workers=8, shuffle=True) test_data = ds.Cifar10Dataset(data_home, num_parallel_workers=8, shuffle=False) # Define the hyperparameters learning_rate = 0.1 momentum = 0.9 epoch_size = 200 batch_size = 32 # Define the optimizer optimizer = nn.Momentum(filter(lambda x: x.requires_grad, resnet50.get_parameters()), learning_rate, momentum) # Define the loss function loss_fn = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True, reduction='mean') # Define the model net = ResNet50() # Define the model checkpoint config_ck = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=1000, keep_checkpoint_max=10) ckpt_cb = ModelCheckpoint(prefix="resnet50", directory="./checkpoints/", config=config_ck) # Define the training dataset train_data = train_data.batch(batch_size, drop_remainder=True) # Define the testing dataset test_data = test_data.batch(batch_size, drop_remainder=True) # Define the model and train it model = Model(net, loss_fn=loss_fn, optimizer=optimizer, metrics={"Accuracy": Accuracy()}) model.train(epoch_size, train_data, callbacks=[ckpt_cb, LossMonitor()], dataset_sink_mode=True) # Load the trained model and test it param_dict = load_checkpoint("./checkpoints/resnet50-200_1000.ckpt") load_param_into_net(net, param_dict) model = Model(net, loss_fn=loss_fn, metrics={"Accuracy": Accuracy()}) result = model.eval(test_data) print("Accuracy: ", result["Accuracy"])这段代码有错误

检查一下:import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset from sklearn.metrics import roc_auc_score # 定义神经网络模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(10, 64) self.fc2 = nn.Linear(64, 32) self.fc3 = nn.Linear(32, 1) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc2(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc3(x) x = self.sigmoid(x) return x # 加载数据集 data = torch.load('data.pt') x_train, y_train, x_test, y_test = data train_dataset = TensorDataset(x_train, y_train) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True) test_dataset = TensorDataset(x_test, y_test) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False) # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.BCELoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.01) # 训练模型 net = Net() for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(train_loader): inputs, labels = data optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() # 在测试集上计算AUC y_pred = [] y_true = [] with torch.no_grad(): for data in test_loader: inputs, labels = data outputs = net(inputs) y_pred += outputs.tolist() y_true += labels.tolist() auc = roc_auc_score(y_true, y_pred) print('Epoch %d, loss: %.3f, test AUC: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(train_loader), auc))

下面代码在tensorflow中出现了init() missing 1 required positional argument: 'cell'报错: class Model(): def init(self): self.img_seq_shape=(10,128,128,3) self.img_shape=(128,128,3) self.train_img=dataset # self.test_img=dataset_T patch = int(128 / 2 ** 4) self.disc_patch = (patch, patch, 1) self.optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) self.build_generator=self.build_generator() self.build_discriminator=self.build_discriminator() self.build_discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer, metrics=['accuracy']) self.build_generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer) img_seq_A = Input(shape=(10,128,128,3)) #输入图片 img_B = Input(shape=self.img_shape) #目标图片 fake_B = self.build_generator(img_seq_A) #生成的伪目标图片 self.build_discriminator.trainable = False valid = self.build_discriminator([img_seq_A, fake_B]) self.combined = tf.keras.models.Model([img_seq_A, img_B], [valid, fake_B]) self.combined.compile(loss=['binary_crossentropy', 'mse'], loss_weights=[1, 100], optimizer=self.optimizer,metrics=['accuracy']) def build_generator(self): def res_net(inputs, filters): x = inputs net = conv2d(x, filters // 2, (1, 1), 1) net = conv2d(net, filters, (3, 3), 1) net = net + x # net=tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2)(net) return net def conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides): x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, 'same')(inputs) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(x) return x d0 = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) out= ConvRNN2D(filters=32, kernel_size=3,padding='same')(d0) out=tf.keras.layers.Conv2D(3,1,1,'same')(out) return keras.Model(inputs=d0, outputs=out) def build_discriminator(self): def d_layer(layer_input, filters, f_size=4, bn=True): d = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size=f_size, strides=2, padding='same')(layer_input) if bn: d = tf.keras.layers.BatchNormalization(momentum=0.8)(d) d = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(d) return d img_A = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) img_B = tf.keras.layers.Input(shape=(128, 128, 3)) df = 32 lstm_out = ConvRNN2D(filters=df, kernel_size=4, padding="same")(img_A) lstm_out = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(lstm_out) combined_imgs = tf.keras.layers.Concatenate(axis=-1)([lstm_out, img_B]) d1 = d_layer(combined_imgs, df)#64 d2 = d_layer(d1, df * 2)#32 d3 = d_layer(d2, df * 4)#16 d4 = d_layer(d3, df * 8)#8 validity = tf.keras.layers.Conv2D(1, kernel_size=4, strides=1, padding='same')(d4) return tf.keras.Model([img_A, img_B], validity)

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