img = torch.unsqueeze(img, dim=0)
时间: 2023-10-28 07:05:01 浏览: 39
这行代码是将一个张量(tensor)img的维度扩展一维,即在第0维(最前面)加上一个维度。一般来说,这是为了将单个样本的数据转换为批量数据的格式,以便输入到模型中进行计算。例如,如果img的shape为(3, 64, 64),那么torch.unsqueeze(img, dim=0)的shape为(1, 3, 64, 64),表示一个大小为1的批次,其中包含了一个3通道、64x64像素的图像。这样做的好处是可以保持输入数据的一致性,即使只有一个样本,也可以像处理批量数据一样进行处理。
相关问题
torch.unsqueeze(img1, dim=0)
torch.unsqueeze(img1, dim=0) 的作用是在 img1 的维度 dim 上增加一个维度,使得 img1 变成一个四维张量。具体来说,如果 img1 的形状为 (C, H, W),则 torch.unsqueeze(img1, dim=0) 的形状为 (1, C, H, W)。其中,1 表示新增的维度。
为以下每句代码做注释: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()
# 设备选择:如果有可用的cuda设备,则使用cuda:0,否则使用cpu
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# 数据变换操作,包括图像大小调整、中心裁剪、转换为张量、归一化等
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])]
)
# 打开图像文件,显示图像
img = Image.open("./huanglongbing.JPG")
plt.imshow(img)
# 对图像进行数据变换
img = data_transform(img)
img = torch.unsqueeze(img, dim=0)
# 读取类别标签与索引的对应关系
try:
json_file = open('./class_indices.json', 'r')
class_indict = json.load(json_file)
except Exception as e:
print(e)
exit(-1)
# 加载预训练的resnet152模型,并载入预训练权重
model = resnet152(num_classes=38)
model_weight_path = "./resNet152.pth"
model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device))
model.eval()
# 使用载入的模型进行推理,并输出预测结果
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()