label_pre = np.argmax(y_pre, axis=1)

这段代码的作用是将神经网络的输出 y_pre 转换为对应的类别标签。其中，np.argmax() 函数的作用是返回数组中最大值的索引，axis=1 表示在每行中查找最大值的索引。由于 y_pre 是一个二维数组，每行表示一个样本在各个类别上的置信度，因此对 y_pre 沿着行的方向进行 np.argmax() 操作即可得到每个样本的预测标签。最终得到的 label_pre 是一个一维数组，包含了所有样本的预测标签。

相关问题

for e in range(6001): y_pre = model(xs[:90,:]) _,target = t.max(ys[:90,:],1) loss = model.criter(y_pre,target) # 这里的target一定是label ,不是onehot编码 if(e%200==0): print(e,loss.data) # Zero gradients model.opt.zero_grad() # perform backward pass loss.backward() # update weights model.opt.step() result = (np.argmax(model(xs[90:,:]).data.numpy(),axis=1) == np.argmax(ys[90:,:].data.numpy(),axis=1))

这段代码是一个训练循环，用于训练模型并输出损失值。具体来说，它的主要步骤如下：

1. 对模型进行多次迭代训练，迭代次数为 6000 次。
2. 在每个迭代步骤中，使用模型对前 90 个样本进行预测，并将预测结果与实际标签（target）进行比较，计算损失值（loss）。
3. 每隔 200 次迭代输出一次损失值。
4. 对损失值进行反向传播（backward pass）和权重更新（update weights）的操作。
5. 最后，使用训练好的模型对剩余的样本进行预测，并将预测结果与实际标签进行比较，得到最终的准确率（result）。

需要注意的是，在这段代码中，target 是实际标签，而不是 onehot 编码。同时，该模型使用了一个优化器（optimizer），通过对损失值进行反向传播和权重更新，来实现模型的训练。

def test_mobilenet(): # todo 加载数据, 224*224的大小 模型一次训练16张图片 train_ds, test_ds, class_names = data_load(r"C:\Users\wjx\Desktop\项目\data\flower_photos_split\train", r"C:\Users\wjx\Desktop\项目\data\flower_photos_split\test", 224, 224, 16) # todo 加载模型 model = tf.keras.models.load_model("models/mobilenet_fv.h5") # model.summary() # 测试,evaluate的输出结果是验证集的损失值和准确率 loss, accuracy = model.evaluate(test_ds) # 输出结果 print('Mobilenet test accuracy :', accuracy) test_real_labels = [] test_pre_labels = [] for test_batch_images, test_batch_labels in test_ds: test_batch_labels = test_batch_labels.numpy() test_batch_pres = model.predict(test_batch_images) # print(test_batch_pres) test_batch_labels_max = np.argmax(test_batch_labels, axis=1) test_batch_pres_max = np.argmax(test_batch_pres, axis=1) # print(test_batch_labels_max) # print(test_batch_pres_max) # 将推理对应的标签取出 for i in test_batch_labels_max: test_real_labels.append(i) for i in test_batch_pres_max: test_pre_labels.append(i) # break # print(test_real_labels) # print(test_pre_labels) class_names_length = len(class_names) heat_maps = np.zeros((class_names_length, class_names_length)) for test_real_label, test_pre_label in zip(test_real_labels, test_pre_labels): heat_maps[test_real_label][test_pre_label] = heat_maps[test_real_label][test_pre_label] + 1 print(heat_maps) heat_maps_sum = np.sum(heat_maps, axis=1).reshape(-1, 1) # print(heat_maps_sum) print() heat_maps_float = heat_maps / heat_maps_sum print(heat_maps_float) # title, x_labels, y_labels, harvest show_heatmaps(title="heatmap", x_labels=class_names, y_labels=class_names, harvest=heat_maps_float, save_name="images/heatmap_mobilenet.png")

这段代码是用来测试 Mobilenet 模型在花卉数据集上的表现的。首先，使用 `data_load` 函数加载数据集，然后使用 `tf.keras.models.load_model` 函数加载预训练好的 Mobilenet 模型。接着，使用 `model.evaluate` 函数对测试集进行评估，得到测试集的损失值和准确率。然后，依次对测试集中的每一批数据进行预测，将真实标签和预测标签分别存储在两个列表中。最后，使用这两个列表生成混淆矩阵，并将混淆矩阵可视化为热力图。