show parameters如何格式化输出

在PL/SQL中，使用SHOW PARAMETERS命令不能格式化输出。但是，您可以使用以下SELECT语句查询V$PARAMETER视图来获取参数信息，并使用一些技巧来格式化输出：

SELECT name, value, description
FROM V$PARAMETER
WHERE name LIKE '%<your_parameter>%';

将 `<your_parameter>` 替换为您想要查询的参数名称。此命令将返回参数名称、当前值和描述。您可以使用其他SQL技巧来格式化输出，如使用LPAD函数对名称进行左对齐，使用TO_CHAR函数格式化值等等。

相关问题

生成一个pytorch可视化VGG特征图的代码

### 回答1：

可以使用以下代码来生成VGG特征图：import torch
import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms
from torch.autograd import Variable
import matplotlib.pyplot as plt# 载入VGG16模型
model = models.vgg16(pretrained=True)# 读入一张图片
img = Image.open('path_to_image')# 对图片做预处理
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(
mean=[0.485, 0.456, 0.406],
std=[0.229, 0.224, 0.225]
)
])
img_t = transform(img)# 把图片做成一个batch
batch_t = torch.unsqueeze(img_t, 0)# 将VGG16模型设置为可训练
for parma in model.parameters():
parma.requires_grad = False # 为图片送入模型
out = model(Variable(batch_t))# 可视化VGG特征图
plt.figure(figsize=(14, 8))
for i in range(out.size()[1]):
ax = plt.subplot(8, 8, i + 1)
ax.imshow(out[0, i, :, :].data.numpy(), cmap='jet')
ax.axis('off')
plt.show()

### 回答2：
要生成一个pytorch可视化VGG特征图，需要进行以下步骤：

1. 导入必要的库和模块：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models
import matplotlib.pyplot as plt

2. 定义VGG模型并加载预训练的权重：

vgg = models.vgg16(pretrained=True)

3. 获取所需层的特征图：

layer_name = 'features.29'  # 这里选择VGG16的最后一个卷积层，可以根据需要调整layer_name
layer = vgg.features._modules[layer_name]

4. 创建一个向前传递的hook函数，用于获取特征图输出：

target_output = None

def hook_fn(module, input, output):
    global target_output
    target_output = output

5. 注册hook函数到目标层：

layer.register_forward_hook(hook_fn)

6. 前向传播输入并得到特征图：

input_img = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # 这里随机生成一个输入图像，可以根据需要调整
_ = vgg(input_img)  # 触发前向传播并生成特征图

7. 将特征图可视化：

feature_map = target_output[0].detach().numpy()  # 将特征图从Tensor转换为NumPy数组
plt.imshow(feature_map)
plt.show()

这样就可以生成并可视化VGG模型中指定层的特征图了。注意，代码中的图像尺寸、层的选择和其他参数可以根据需要进行调整。

### 回答3：
要生成PyTorch中VGG特征图的代码，需要首先导入必要的库和模块。代码如下所示：

import torch
import torchvision.models as models
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载预训练的VGG模型
vgg = models.vgg16(pretrained=True)
vgg.eval()

# 选择指定层级的特征图
selected_layer = vgg.features[12]

# 加载并预处理图像
image = cv2.imread('image.jpg')
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
image = cv2.resize(image, (224, 224))
image = torch.from_numpy(image.transpose((2, 0, 1)))
image = image.float()
image /= 255.0
image = torch.unsqueeze(image, 0)

# 前向传播获取输出特征图
output = selected_layer(image)

# 转换输出特征图格式
output = output.data.squeeze()
output = output.numpy()

# 可视化特征图
plt.imshow(output, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()

以上代码首先加载了预训练的VGG16模型，并选择了第13层特征图（vgg.features[12]）作为可视化对象。然后，加载和预处理了待处理的图像，将其转换为PyTorch张量。接下来，通过前向传播计算输出特征图。最后，使用matplotlib库将特征图可视化显示在屏幕上。请确保将图像文件路径替换为实际图像文件的路径。

使用pycharm基于pytorch对cifar 10分类，要求准确度达到85以上，并输出分类图像结果

好的，下面我来给你讲解一下具体的实现步骤：

1. 首先，你需要安装 PyTorch 和 torchvision 库，可以使用以下命令进行安装：

   pip install torch torchvision

2. 然后，你需要下载 CIFAR-10 数据集，并将其转换为 PyTorch 可以处理的格式。可以使用以下代码进行下载和转换：

   import torchvision.transforms as transforms
   from torchvision.datasets import CIFAR10

   transform = transforms.Compose(
       [transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

   trainset = CIFAR10(root='./data', train=True,
                       download=True, transform=transform)
   trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
                                             shuffle=True, num_workers=2)

   testset = CIFAR10(root='./data', train=False,
                      download=True, transform=transform)
   testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,
                                            shuffle=False, num_workers=2)

3. 接着，你需要定义模型。可以使用以下代码定义一个简单的卷积神经网络模型：

   import torch.nn as nn
   import torch.nn.functional as F

   class Net(nn.Module):
       def __init__(self):
           super(Net, self).__init__()
           self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
           self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
           self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
           self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
           self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
           self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

       def forward(self, x):
           x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
           x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
           x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
           x = F.relu(self.fc1(x))
           x = F.relu(self.fc2(x))
           x = self.fc3(x)
           return x

   net = Net()

4. 接下来，你需要定义损失函数和优化器。可以使用以下代码定义交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器：

   import torch.optim as optim

   criterion = nn.CrossEntropyLoss()
   optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

5. 然后，你需要训练模型。可以使用以下代码进行训练：

   for epoch in range(2):  # 多批次循环

       running_loss = 0.0
       for i, data in enumerate(trainloader, 0):
           # 获取输入
           inputs, labels = data

           # 梯度清零
           optimizer.zero_grad()

           # 正向传播，反向传播，优化
           outputs = net(inputs)
           loss = criterion(outputs, labels)
           loss.backward()
           optimizer.step()

           # 打印统计信息
           running_loss += loss.item()
           if i % 2000 == 1999:    # 每 2000 批次打印一次
               print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                     (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
               running_loss = 0.0

   print('Finished Training')

6. 最后，你需要测试模型并输出分类图像结果。可以使用以下代码进行测试和输出结果：

   import matplotlib.pyplot as plt
   import numpy as np

   # 测试模型
   correct = 0
   total = 0
   with torch.no_grad():
       for data in testloader:
           images, labels = data
           outputs = net(images)
           _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
           total += labels.size(0)
           correct += (predicted == labels).sum().item()

   print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
       100 * correct / total))

   # 输出分类图像结果
   classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',
              'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')

   def imshow(img):
       img = img / 2 + 0.5     # 反归一化
       npimg = img.numpy()
       plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))
       plt.show()

   dataiter = iter(testloader)
   images, labels = dataiter.next()

   # 输出图片
   imshow(torchvision.utils.make_grid(images))
   # 输出预测结果
   print('GroundTruth: ', ' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))
   outputs = net(images)
   _, predicted = torch.max(outputs, 1)
   print('Predicted: ', ' '.join('%5s' % classes[predicted[j]]
                                 for j in range(4)))

以上就是基于 PyTorch 对 CIFAR-10 数据集进行分类的完整代码。你可以根据需要进行修改和优化。