``` target = model(content_img).detach() ```
时间: 2024-05-25 07:08:08 浏览: 7
这行代码的意思是将content_img输入模型model,得到输出target,并且将target从计算图中分离(detach)出来。分离的目的是为了避免在反向传播时对target进行梯度计算,从而保证target不会影响模型参数的更新。
通常情况下,我们会将输入和输出都加入计算图中,这样才能进行自动微分,从而计算梯度。但有些情况下,我们只需要得到模型的输出,而不需要对输入进行求导,这时就可以使用detach将输出从计算图中分离出来。
相关问题
def Grad_Cam(model, image, layer_name): # 获取模型提取全链接之前的特征图 new_model = nn.Sequential(*list(model.children())[:44]) print(new_model) new_model.eval() feature_maps = new_model(image) # 获取模型最后一层卷积层 target_layer = model._modules.get(layer_name) # 将模型最后一层卷积层的输出结果作为反向传播的梯度 gradient = torch.zeros(feature_maps.size()) # 返回一个形状与feature_maps相同全为标量 0 的张量 gradient[:, :, feature_maps.size()[2]//2, feature_maps.size()[3]//2] = 1 target_layer.zero_grad() # 将模型中参数的梯度置为0 feature_maps.backward(gradient=gradient) # 获取模型最后一层卷积层的输出结果和梯度 _, _, H, W = feature_maps.size() output_activations = feature_maps.detach().numpy()[0] gradients = target_layer.weight.grad.detach().numpy() # 计算特征图中每个像素点的权重 weights = np.mean(gradients, axis=(2, 3))[0] cam = np.zeros((H, W), dtype=np.float32) for i, w in enumerate(weights): cam += w * output_activations[i, :, :] # 对权重进行归一化处理 cam = np.maximum(cam, 0) cam = cv2.resize(cam, (1440, 1440)) cam = cam - np.min(cam) cam = cam / np.max(cam) # 将热力图叠加到原图上 heatmap = cv2.applyColorMap(np.uint8(255 * cam), cv2.COLORMAP_JET) heatmap = np.float32(heatmap) / 255 image = image.detach().numpy() image = np.transpose(image, (0, 2, 3, 1)) img_CCT = cv2.imread("F:/BaiduSyncdisk/python/svm_CCT/picture CCT_CP/2L5830N023_CCT.png") img_CP = cv2.imread("F:/BaiduSyncdisk/python/svm_CCT/picture CCT_CP/2L5830N023_CP.png") img_CCT = cv2.resize(img_CCT, (1440, 1440)) img_CP = cv2.resize(img_CP, (1440, 1440)) cam_img = heatmap + np.float32(img_CCT[0]) cam_img = cam_img / np.max(cam_img) return np.uint8(255 * cam_img) 上述代码不显示热力图,怎么解决
可能是因为在使用 OpenCV 的 `cv2.imshow()` 函数显示图像时,会因为使用了多线程导致程序崩溃。可以尝试使用 `matplotlib` 库来显示热力图,代码如下:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 将热力图进行归一化处理
heatmap = cv2.resize(cam, (image.shape[2], image.shape[3]))
heatmap = heatmap - np.min(heatmap)
heatmap = heatmap / np.max(heatmap)
# 将热力图叠加到原图上
heatmap = cv2.applyColorMap(np.uint8(255 * heatmap), cv2.COLORMAP_JET)
cam_img = np.float32(heatmap) / 255 + np.transpose(image[0], (1, 2, 0))
cam_img = cam_img / np.max(cam_img)
# 使用 matplotlib 显示热力图
plt.imshow(cam_img)
plt.show()
```
这样就可以在 Jupyter Notebook 或者 Python IDE 中显示热力图了。如果仍然无法显示,可以尝试将 `plt.show()` 替换为 `plt.savefig('heatmap.png')`,将热力图保存为图片进行查看。
def predict_one_img(model, img_dataset, args): # def predict_one_img(model, img_dataset, data, target, args): dataloader = DataLoader(dataset=img_dataset, batch_size=1, num_workers=0, shuffle=False) model.eval() test_dice = DiceAverage(args.n_labels) # target = to_one_hot_3d(label, args.n_labels) with torch.no_grad(): for data ,target in tqdm(dataloader, total=len(dataloader)): # data = data.to(device) data, target = data.float(), target.long() target = to_one_hot_3d(target, args.n_labels) data, target = data.to(device), target.to(device) # print(data.shape) # print(target.shape) output = model(data) # output = nn.functional.interpolate(output, scale_factor=(1//args.slice_down_scale,1//args.xy_down_scale,1//args.xy_down_scale), mode='trilinear', align_corners=False) # 空间分辨率恢复到原始size img_dataset.update_result(output.detach().cpu()) pred = img_dataset.recompone_result() pred = torch.argmax(pred, dim=1) pred_img = to_one_hot_3d(pred, args.n_labels) pred_img=pred_img.to(device) test_dice.update(pred_img, target) test_dice = OrderedDict({'Dice_liver': test_dice.avg[1]}) if args.n_labels == 3: test_dice.update({'Dice_tumor': test_dice.avg[2]}) pred = np.asarray(pred.numpy(), dtype='uint8') if args.postprocess: pass # TO DO pred = sitk.GetImageFromArray(np.squeeze(pred, axis=0)) return test_dice, pred
这是一个用于预测单张图像的函数,接收一个模型、一个图像数据集和一些参数作为输入。函数首先将图像数据集加载到一个Dataloader中,然后将模型设置为评估模式并初始化一个DiceAverage对象,该对象用于计算评估指标(这里是Dice系数)。在没有梯度的情况下,对于每个数据和目标对,函数将数据和目标转换为模型所需的格式(浮点数和one-hot编码),并将它们传递给模型进行预测。预测结果被转换回原来的空间分辨率,然后被添加到图像数据集中。最后,预测结果被重新组合成一个numpy数组,并被转换为一个SimpleITK图像对象并返回。如果需要,可以在预测之后对预测结果进行后处理。函数返回测试指标和预测结果。
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