def _eval_nme(self, loader, class_means): self._network.eval() vectors, y_true = self._extract_vectors(loader) vectors = (vectors.T / (np.linalg.norm(vectors.T, axis=0) + EPSILON)).T dists = cdist(class_means, vectors, "sqeuclidean") scores = dists.T return np.argsort(scores, axis=1)[:, : self.topk], y_true
时间: 2024-04-20 10:22:18 浏览: 12
这段代码是一个用于计算NME(Normalized Mean Error)的函数。它接受一个数据加载器(loader)和一个类别均值(class_means)作为输入,并返回排序后的预测得分(scores)和真实标签(y_true)。
首先,代码将模型设置为评估模式(self._network.eval())。然后,通过调用_extract_vectors(loader)函数,从加载器中提取特征向量(vectors)和真实标签(y_true)。
接下来,代码对特征向量进行归一化处理。将特征向量的每一列除以其L2范数加上一个很小的常数EPSILON,以避免除以零。归一化后的特征向量存储在vectors中。
然后,代码使用cdist函数计算类别均值(class_means)与归一化特征向量(vectors)之间的平方欧氏距离(sqeuclidean)。这将生成一个距离矩阵(dists),其中每行表示一个类别的距离分布。
最后,代码将距离矩阵转置后作为预测得分(scores)返回,并使用np.argsort函数按行对得分进行排序。排序后的结果中,每行包含前topk个最小得分的索引。同时,真实标签(y_true)也被返回。
注意:这段代码的具体实现可能依赖于其他函数或类的定义,因此需要结合整个代码的上下文来理解其完整功能和使用方式。
相关问题
运行class GuidedBackpropReLUModel: def __init__(self, model, use_cuda): self.model = model self.model.eval() self.cuda = use_cuda if self.cuda: self.model = model.cuda() for idx, module in self.model.features._modules.items(): if module.__class__.__name__ == 'ReLU': self.model.features._modules[idx] = GuidedBackpropReLU() def forward(self, input): return self.model(input) def forward_static(self, input): if self.cuda: output = self.forward(input.cuda()) else: output = self.forward(input) return output def __call__(self, input, index = None): output = self.forward_static(input) if index == None: index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype = np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad = True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output) else: one_hot = torch.sum(one_hot * output) one_hot.backward() output = input.grad.cpu().data.numpy() output = output[0,:,:,:] return output报错Legacy autograd function with non-static forward method is deprecated. Please use new-style autograd function with static forward method. 如何修改代码
这个错误提示是因为代码中使用了旧版本的autograd函数,需要使用新版本的autograd函数。可以使用`@staticmethod`修饰`GuidedBackpropReLU`类中的`forward`方法,将其转换为静态方法。修改后的代码如下:
```
class GuidedBackpropReLU(nn.ReLU):
@staticmethod
def forward(input):
output = torch.clamp(input, min=0.0)
grad = torch.zeros_like(output)
grad[output > 0] = 1.0
output = output * grad
return output
class GuidedBackpropReLUModel:
def __init__(self, model, use_cuda):
self.model = model
self.model.eval()
self.cuda = use_cuda
if self.cuda:
self.model = model.cuda()
for idx, module in self.model.features._modules.items():
if module.__class__.__name__ == 'ReLU':
self.model.features._modules[idx] = GuidedBackpropReLU()
def forward(self, input):
return self.model(input)
def forward_static(self, input):
if self.cuda:
output = self.forward(input.cuda())
else:
output = self.forward(input)
return output
def __call__(self, input, index=None):
output = self.forward_static(input)
if index is None:
index = np.argmax(output.cpu().data.numpy())
one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype=np.float32)
one_hot[0][index] = 1
one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad=True)
if self.cuda:
one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output)
else:
one_hot = torch.sum(one_hot * output)
one_hot.backward()
output = input.grad.cpu().data.numpy()
output = output[0, :, :, :]
return output
```
def _eval_cnn(self, loader): self._network.eval() y_pred, y_true = [], [] for _, (_, inputs, targets) in enumerate(loader): inputs = inputs.to(self._device) with torch.no_grad(): outputs = self._network(inputs)["logits"] predicts = torch.topk( outputs, k=self.topk, dim=1, largest=True, sorted=True )[ 1 ] # [bs, topk] y_pred.append(predicts.cpu().numpy()) y_true.append(targets.cpu().numpy()) return np.concatenate(y_pred), np.concatenate(y_true) # [N, topk]
这段代码是一个方法`_eval_cnn`的实现,它用于在给定数据加载器(loader)上评估一个卷积神经网络(CNN)模型。
代码的主要步骤如下:
1. 将网络设置为评估模式,即将其切换为推断模式,以便禁用一些不必要的计算和梯度更新。
2. 创建空列表`y_pred`和`y_true`,用于存储预测结果和真实标签。
3. 对于每个批次数据,在数据加载器上进行迭代。
4. 将输入数据(inputs)移动到指定设备(self._device),通常是GPU。
5. 使用torch.no_grad()上下文管理器,禁用梯度计算。
6. 通过网络传递输入数据,得到输出(outputs)。这里假设网络的输出是一个字典,其中包含名为"logits"的键对应的预测结果。
7. 对于每个样本,使用torch.topk函数找到输出中概率最高的前k个类别,并将其索引保存在predicts中。这里假设输出是一个形状为[批次大小, 类别数]的张量。
8. 将predicts转换为NumPy数组,并添加到y_pred列表中。
9. 将真实标签(targets)转换为NumPy数组,并添加到y_true列表中。
10. 返回合并后的预测结果(y_pred)和真实标签(y_true),形状为[N, topk],其中N是样本数量。
需要注意的是,此代码片段使用了PyTorch库进行深度学习模型的评估,并假设CNN模型的输出包含一个名为"logits"的键对应的预测结果。