test_image, test_label = test_data_iter.next()
时间: 2023-09-17 19:06:56 浏览: 79
这行代码的作用是从测试数据集中获取一个批次的图像数据和标签数据。
通常,在进行深度学习模型的测试和验证时,需要对模型的性能进行评估。测试数据集是用于评估模型性能的数据集,与训练数据集和验证数据集是独立的。在测试数据集上对模型进行评估,可以得到模型在真实数据上的表现,从而判断模型是否过拟合或者欠拟合,是否能够泛化到新的数据上。
test_data_iter.next()是一个生成器函数,每次调用它都会返回一个批次的测试数据和测试标签。通过这个批次的数据和标签,可以对模型进行测试和评估。
相关问题
#创建一个dataset类。 import os import pandas as pd from torchvision.io import read_image from torch.utils.data import Dataset from torch.utils.data import DataLoader import chardet with open(r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\batches.meta', 'rb') as fp: result = chardet.detect(fp.read()) print(result) class CustomImageDataset(Dataset): def __init__(self, annotations_file, img_dir, transform=None, target_transform=None): #self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file, sep=' ', header=None, encoding=result['encoding']) self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file, sep=';', header=None, encoding=result['encoding']) self.img_labels[0] = self.img_labels[0].astype(str).str.cat(sep=' ') # 合并第一列为完整文件名 self.img_dir = img_dir self.transform = transform self.target_transform = target_transform def __len__(self): return len(self.img_labels) def __getitem__(self, idx): img_path = os.path.join(self.img_dir, self.img_labels.iloc[idx, 0]) image = read_image(img_path) label = self.img_labels.iloc[idx, 1] if self.transform: image = self.transform(image) if self.target_transform: label = self.target_transform(label) return image, label train_dataset = CustomImageDataset(annotations_file=r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\batches.meta', img_dir = r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\data_batch_1',transform=None, target_transform=None) test_dataset = CustomImageDataset(annotations_file=r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\batches.meta', img_dir = r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\test_batch',transform=None, target_transform=None) train_features, train_labels = next(iter(train_dataloader)) print(f"Feature batch shape: {train_features.size()}") print(f"Labels batch shape: {train_labels.size()}") img = train_features[0].squeeze() label = train_labels[0] plt.imshow(img, cmap="gray") plt.show() print(f"Label: {label}")
这段代码创建了一个自定义的图像数据集类 CustomImageDataset,用于读取 CIFAR-10 数据集中的图像数据和标签。该类继承了 PyTorch 中的 Dataset 类,并实现了 __init__、__len__ 和 __getitem__ 方法。其中,__init__ 方法用于初始化数据集,__len__ 方法返回数据集中样本的数量,__getitem__ 方法返回给定索引的图像数据和标签。在代码中,使用 pandas 库读取 CIFAR-10 数据集中的标签文件,然后根据文件名和路径读取图像数据,并将其返回。
此外,代码还创建了两个数据集对象 train_dataset 和 test_dataset,分别用于训练和测试。最后,使用 PyTorch 中的 DataLoader 类加载数据集对象,生成用于训练模型的数据批次。代码还展示了如何读取数据批次中的图像数据和标签,并使用 matplotlib 库显示图像和标签。
D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\python.exe D:\深度学习\deep-learning-for-image-processing-master\pytorch_classification\Test1_official_demo\train.py Traceback (most recent call last): File "D:\深度学习\deep-learning-for-image-processing-master\pytorch_classification\Test1_official_demo\train.py", line 29, in <module> val_image, val_label = next(val_data_iter)#获取到一批数据,通过next得到图像,以及图相对应的标签值 File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 633, in __next__ data = self._next_data() File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 677, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in <listcomp> data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\lib\site-packages\torchvision\datasets\cifar.py", line 118, in __getitem__ img = self.transform(img) TypeError: 'module' object is not callable
这个错误通常是由于使用了错误的变量或模块名称导致的。在你的代码中,错误发生在使用`self.transform`时:
```python
img = self.transform(img)
```
根据错误信息,`self.transform`被认为是一个模块而不是一个可调用的函数。
要解决这个问题,你可以检查一下是否正确导入了`transform`函数,并确保它是一个可调用的函数。你可以尝试在代码的开头添加以下导入语句来解决该问题:
```python
from torchvision.transforms import transform
```
这样,`transform`函数就会被正确导入并且可以被调用。如果你已经正确导入了`transform`函数,那么可能是其他地方出现了问题。请仔细检查代码并确保所有变量和函数名都正确无误。
希望这能帮助到你!如果你还有其他问题,请随时提问。