predict_cla = torch.argmax(predict).numpy()实现了什么效果
时间: 2024-05-30 11:08:33 浏览: 29
这行代码将一个PyTorch张量(tensor)中的最大值所在的索引提取出来,并将其转换为NumPy数组(numpy array)。换句话说,它返回了张量中最大值的索引,这通常用于预测分类任务中的类别。
具体来说,假设predict是一个形状为(1, num_classes)的张量,其中num_classes是分类问题的类别数,那么该代码将返回一个形状为(1,)的NumPy数组,其中包含predict中最大值所在的索引。这个索引可以被认为是模型对输入数据的分类预测结果。
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with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img)) predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.show()
这段代码使用 PyTorch 中的预训练模型对图像进行分类,并输出预测结果。具体来说,它包括以下步骤:
1. `with torch.no_grad():`:使用 PyTorch 的 `no_grad()` 上下文管理器,禁用梯度计算,以加速前向传播计算。
2. `output = torch.squeeze(model(img))`:将输入图像 `img` 输入到预训练模型中进行前向传播计算,并将输出结果通过 `torch.squeeze()` 函数压缩为一维向量。
3. `predict = torch.softmax(output, dim=0)`:对预测结果进行 softmax 归一化处理,以便得到每个类别的概率值。
4. `predict_cla = torch.argmax(predict).numpy()`:根据概率值选择最可能的类别,并将其转换为 NumPy 数组形式。
5. `print(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy())`:根据预测结果输出类别名称和概率值。
6. `plt.show()`:使用 Matplotlib 库显示输入的图像。
这些步骤将输入的图像输入到预训练模型中进行前向传播计算,并输出预测结果。可以使用该代码将图像分类模型部署到实际应用中,例如图像检索、智能安防等领域。
为以下每句代码做注释:import torch from model import resnet152 from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt import json device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) img = Image.open("./huanglongbing.JPG") plt.imshow(img) img = data_transform(img) img = torch.unsqueeze(img, dim=0) try: json_file = open('./class_indices.json', 'r') class_indict = json.load(json_file) except Exception as e: print(e) exit(-1) model = resnet152(num_classes=38) model_weight_path = "./resNet152.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): output = torch.squeeze(model(img)) predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.show()
# 导入所需的库
import torch
from model import resnet152
from PIL import Image
from torchvision import transforms
import matplotlib.pyplot as plt
import json
# 判断是否有GPU可用,若有则使用GPU,否则使用CPU
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# 定义数据预处理的步骤,包括图片的resize、中心裁剪、转换为张量、以及标准化
data_transform = transforms.Compose(
[transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]
)
# 打开图片并显示
img = Image.open("./huanglongbing.JPG")
plt.imshow(img)
# 对图片进行预处理,并增加一维作为batch_size
img = data_transform(img)
img = torch.unsqueeze(img, dim=0)
# 读取class_indices.json文件,获取类别标签
try:
json_file = open('./class_indices.json', 'r')
class_indict = json.load(json_file)
except Exception as e:
print(e)
exit(-1)
# 加载预训练好的模型,以及其对应的权重文件
model = resnet152(num_classes=38)
model_weight_path = "./resNet152.pth"
model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device))
model.eval()
# 在不进行梯度计算的情况下,使用模型进行预测
with torch.no_grad():
output = torch.squeeze(model(img))
predict = torch.softmax(output, dim=0) # 对输出进行softmax处理
predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() # 获取预测的类别
# 输出预测结果以及对应的概率,并显示图片
print(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy())
plt.show()
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