改进代码,将测试,训练,验证,分清楚

时间: 2024-10-24 21:09:35 浏览: 41
为了更清晰地分离训练、验证和测试过程,可以将代码重构为几个独立的函数,并在主程序中调用这些函数。以下是改进后的代码: ```python import os import json import numpy as np import pandas as pd from PIL import Image import tensorflow as tf from sklearn.model_selection import train_test_split from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from tensorflow.keras.optimizers import Adam from sklearn.metrics import f1_score, accuracy_score # 加载数据集 def load_data(data_dir, label_path): with open(label_path, 'r') as f: labels_list = json.load(f) labels = {item['文件名']: item['标签'] for item in labels_list if '文件名' in item and '标签' in item} images = [] targets = [] for file_name, label in labels.items(): img_path = os.path.join(data_dir, file_name) if not os.path.exists(img_path): continue img = Image.open(img_path).resize((128, 128)) img_array = np.array(img) / 255.0 images.append(img_array) targets.append(label) if len(images) == 0: raise ValueError("No valid images found.") return np.array(images), np.array(targets) # 创建模型 def create_model(input_shape=(128, 128, 3)): model = Sequential([ Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape), MaxPooling2D((2, 2)), Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), MaxPooling2D((2, 2)), Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'), MaxPooling2D((2, 2)), Flatten(), Dense(128, activation='relu'), Dropout(0.5), Dense(4, activation='softmax') ]) return model # 评估模型 def evaluate_model(model, X, y): predictions = model.predict(X) predicted_labels = np.argmax(predictions, axis=1) accuracy = accuracy_score(y, predicted_labels) f1 = f1_score(y, predicted_labels, average='weighted') print(f'Accuracy: {accuracy:.4f}') print(f'F1 Score: {f1:.4f}') return accuracy, f1 # 预测测试集并保存结果 def predict_and_save(model, test_data_dir, test_label_path, output_path, label_map): test_images = [] test_file_names = [] with open(test_label_path, 'r') as f: test_labels_list = json.load(f) test_labels = {item['文件名']: item['标签'] for item in test_labels_list if '文件名' in item and '标签' in item} for file_name in test_labels.keys(): img_path = os.path.join(test_data_dir, file_name) if not os.path.exists(img_path): continue img = Image.open(img_path).resize((128, 128)) img_array = np.array(img) / 255.0 test_images.append(img_array) test_file_names.append(file_name) test_images = np.array(test_images) predictions = model.predict(test_images) predicted_labels = np.argmax(predictions, axis=1) label_map_inv = {v: k for k, v in label_map.items()} predicted_labels = [label_map_inv[label] for label in predicted_labels] submission_df = pd.DataFrame({'文件名': test_file_names, '标签': predicted_labels}) submission_df.to_csv(output_path, index=False) # 主程序 if __name__ == "__main__": data_dir = "C:\\Users\\24067\\Desktop\\peach_split\\train" label_path = "C:\\Users\\24067\\Desktop\\train_label.json" # 加载训练数据 images, labels = load_data(data_dir, label_path) # 标签映射 label_map = {'特级': 3, '一级': 2, '二级': 1, '三级': 0} labels = np.array([label_map[label] for label in labels]) # 划分训练集和验证集 X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(images, labels, test_size=0.2, random_state=42) # 创建模型 model = create_model() # 编译模型 model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.001), loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 图像增强 datagen = ImageDataGenerator( rotation_range=20, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, horizontal_flip=True, vertical_flip=True ) # 训练模型 history = model.fit(datagen.flow(X_train, y_train, batch_size=32), epochs=1, validation_data=(X_val, y_val)) # 评估模型 evaluate_model(model, X_val, y_val) # 测试集目录和标签路径 test_data_dir = "C:\\Users\\24067\\Desktop\\peach_split\\test" test_label_path = "C:\\Users\\24067\\Desktop\\train_label.json" output_path = "C:\\Users\\24067\\Desktop\\data\\submission.csv" # 进行预测并保存结果 predict_and_save(model, test_data_dir, test_label_path, output_path, label_map) ``` ### 改进点说明: 1. **模块化**:将不同的功能(加载数据、创建模型、评估模型、预测并保存结果)封装成独立的函数,使代码结构更加清晰。 2. **主程序入口**:使用 `if __name__ == "__main__":` 来定义主程序入口,确保脚本作为主程序运行时才执行特定的逻辑。 3. **参数传递**:将一些常量(如数据目录、标签路径等)提取到主程序中,方便修改和维护。 4. **注释**:增加了必要的注释,帮助理解每个函数的功能和参数。 这样,代码的可读性和可维护性得到了显著提升。
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