metric_logger = utils.MetricLogger(delimiter=" ") metric_logger.add_meter('lr', utils.SmoothedValue(window_size=1, fmt='{value:.6f}'))

时间: 2024-04-20 18:25:59 浏览: 142
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Metro 度量工具

这段代码使用`metric_logger`对象的`add_meter`方法为指标记录器添加了一个名为`lr`的计量器。计量器使用`utils.SmoothedValue`类实例化，其中`window_size`参数指定了平滑窗口的大小，`fmt`参数指定了格式化输出的方式。在这个例子中，计量器将按照浮点数格式输出值，并且窗口大小为1，即不进行平滑处理。这样，`metric_logger`对象就可以记录和跟踪名为`lr`的指标。
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metric_logger = utils.MetricLogger(delimiter=" ")

这是一个 Python 代码中的一行，它创建了一个名为 metric_logger 的对象，这个对象是由 utils 模块中的 MetricLogger 类创建的。delimiter 参数指定了 metric_logger 对象在记录日志时使用的分隔符。

解释metric_logger = utils.MetricLogger(delimiter=" ")

metric_logger = utils.MetricLogger(delimiter=" ") # 记录指标 metric_logger.update(loss=0.5, accuracy=0.8) metric_logger.update(loss=0.3, accuracy=0.9) metric_logger.update(loss=0.2, accuracy=0.95) #...

def eval_psnr(loader, model, eval_type=None): model.eval() if eval_type == 'f1': metric_fn = utils.calc_f1 metric1, metric2, metric3, metric4 = 'f1', 'auc', 'none', 'none' elif eval_type == 'building': metric_fn = utils.calc_fmeasure metric1, metric2, metric3, metric4 = 'build', 'non_build', 'none', 'none' elif eval_type == 'ber': metric_fn = utils.calc_ber metric1, metric2, metric3, metric4 = 'shadow', 'non_shadow', 'ber', 'none' elif eval_type == 'cod': metric_fn = utils.calc_cod metric1, metric2, metric3, metric4 = 'sm', 'em', 'wfm', 'mae' if local_rank == 0: pbar = tqdm(total=len(loader), leave=False, desc='val') else: pbar = None pred_list = [] gt_list = [] for batch in loader: for k, v in batch.items(): batch[k] = v.cuda() inp = batch['inp'] pred = torch.sigmoid(model.infer(inp)) batch_pred = [torch.zeros_like(pred) for _ in range(dist.get_world_size())] batch_gt = [torch.zeros_like(batch['gt']) for _ in range(dist.get_world_size())] dist.all_gather(batch_pred, pred) pred_list.extend(batch_pred) dist.all_gather(batch_gt, batch['gt']) gt_list.extend(batch_gt) if pbar is not None: pbar.update(1) if pbar is not None: pbar.close() pred_list = torch.cat(pred_list, 1) gt_list = torch.cat(gt_list, 1) result1, result2, result3, result4 = metric_fn(pred_list, gt_list) return result1, result2, result3, result4, metric1, metric2, metric3, metric4

函数根据评估类型选择不同的指标(metric_fn)来评估模型的性能，并返回四个评估结果(result1, result2, result3, result4)和四个指标(metric1, metric2, metric3, metric4)。函数的实现过程中，使用了分布式训练和...

metric_logger.add_meter('lr', utils.SmoothedValue(window_size=1, fmt='{value:.6f}'))

这行代码是在metric_logger对象上添加一个名为lr的计量器，计量器的值是一个SmoothedValue对象。SmoothedValue对象是一个平滑处理数值的工具，可以用来计算窗口内的平均值。在这个例子中，window_size=1...

def train_test(X, y, X1, y1, X2, y2, dataset_name, emotion_class, groupsLabel, groupsLabel1, spot_multiple, final_subjects, final_emotions, final_samples, final_dataset_spotting, k, k_p, expression_type, epochs_spot=10, epochs_recog=100, spot_lr=0.0005, recog_lr=0.0005, batch_size=32, ratio=5, p=0.55, spot_attempt=1, recog_attempt=1, train=False): start = time.time() loso = LeaveOneGroupOut() subject_count = 0 total_gt_spot = 0 metric_final = MeanAveragePrecision2d(num_classes=1) adam_spot = keras.optimizers.Adam(lr=spot_lr) adam_recog = keras.optimizers.Adam(lr=recog_lr) model_spot = MEAN_Spot(adam_spot) weight_reset_spot = model_spot.get_weights() #Initial weights

此外，该函数还定义了一个 MeanAveragePrecision2d 类型的指标 metric_final，用于评估模型性能。最后，函数返回了模型的训练时间、总共正确识别的样本数以及 MEAN_Spot 模型的初始权重 weight_reset_spot。

summary_metric = {} raw_metrics = utils.init_metrics(sample=sample)

第一行创建了一个空字典 summary_metric，而第二行调用了一个 utils 模块中的函数 init_metrics()，将返回值赋给了变量 raw_metrics。根据函数名和参数名，可以猜测这个函数的作用是初始化一些度量指标，...

loss_metric = 0.0 target_norm = F.normalize(target) # print('target_norm:',target_norm.size()) target_clf = self.classifier_layer(target,None) # print('target_clf:',target_clf.size()) target_logits = torch.nn.functional.softmax(target_clf, dim=1) # print(target_logits[0]) for c in range(self.num_class): logits_c = target_logits[:, c].reshape((target_logits.shape[0],1)) # (B, 1) # print('logits_c:',logits_c.size()) # print('logits_c:',logits_c[0]) # print('target_norm:',target_norm[0]) target_sample_c = logits_c * target_norm # print('target_sample_C:',target_sample_c[0]) # print('target_sample_c:',target_sample_c.size()) source_w_norm = F.normalize(self.classifier_layer.weight) # print('source_w_norm:',source_w_norm.size()) source_w_norm_c = source_w_norm[c] # print('source_w_norm_c:',source_w_norm_c.size()) metric_loss_c = torch.mean(F.linear(target_sample_c, source_w_norm_c)) # print('metric_loss_c:',metric_loss_c.size()) loss_metric += metric_loss_c metric_loss = 1 - (loss_metric / self.num_class)

这段代码是一个计算度量损失（metric loss）的过程。下面是对每个步骤的解释： 1. loss_metric = 0.0：初始化度量损失为0。 2. target_norm = F.normalize(target)：对 target 张量进行归一化处理，使用 F....

YOLO算法中是怎么设定thr=0.25: 0.9964 BPR, 5.54 anchors past thr, n=12, img_size=640, metric_all=0.281/0.716-mean/best, past_thr=0.469-mean。

作为 C知道，我可以回答这个问题。在YOLO算法中，thr=0.25是指阈值为0.25，用于过滤掉置信度低于该值的边界框。...其他的参数和指标，如BPR、anchors、n、img_size、metric_all等，都是用来评估模型性能的指标。

mport socket from collections import OrderedDict import numpy as np import tensorflow as tf import utils.io.image import utils.io.landmark import utils.io.text import utils.np_image import utils.sitk_image import utils.sitk_np from dataset import Dataset from datasets.pyro_dataset import PyroClientDataset from network import Unet from spine_localization_postprocessing import bb, bb_iou from tensorflow.keras.mixed_precision import experimental as mixed_precision from tensorflow_train_v2.dataset.dataset_iterator import DatasetIterator from tensorflow_train_v2.train_loop import MainLoopBase from tensorflow_train_v2.utils.data_format import get_batch_channel_image_size from tensorflow_train_v2.utils.loss_metric_logger import LossMetricLogger from tensorflow_train_v2.utils.output_folder_handler import OutputFolderHandler from tqdm import tqdm

它还引用了一些自定义的模块和类，如utils.io、dataset、network等。代码中还使用了一些函数和类，如Unet、bb、bb_iou等。最后还使用了tqdm库来显示进度条。这段代码似乎是与图像处理、数据集处理和训练相关的。请问...

if (epoch + 1) % val_interval == 0: model.eval() with torch.no_grad(): y_pred = torch.tensor([], dtype=torch.float32, device=device) y = torch.tensor([], dtype=torch.long, device=device) for val_data in val_loader: val_images, val_labels = ( val_data[0].to(device), val_data[1].to(device), ) y_pred = torch.cat([y_pred, model(val_images)], dim=0) y = torch.cat([y, val_labels], dim=0) y_onehot = [y_trans(i) for i in decollate_batch(y, detach=False)] y_pred_act = [y_pred_trans(i) for i in decollate_batch(y_pred)] auc_metric(y_pred_act, y_onehot) result = auc_metric.aggregate() auc_metric.reset() del y_pred_act, y_onehot metric_values.append(result) acc_value = torch.eq(y_pred.argmax(dim=1), y) acc_metric = acc_value.sum().item() / len(acc_value) if result > best_metric: best_metric = result best_metric_epoch = epoch + 1 torch.save(model.state_dict(), os.path.join(root_dir, "best_metric_model.pth")) print("saved new best metric model") print( f"current epoch: {epoch + 1} current AUC: {result:.4f}" f" current accuracy: {acc_metric:.4f}" f" best AUC: {best_metric:.4f}" f" at epoch: {best_metric_epoch}" )

如果当前AUC指标比之前的最佳指标(best_metric)要好，则更新best_metric和best_metric_epoch，并保存模型参数到best_metric_model.pth文件中。 最后，打印当前epoch的信息，包括当前epoch的AUC指标、准确率、最佳...

net = LeNet5() paddle.summary(net,(-1,1,img_size,img_size)) from paddle.metric import Accuracy save_dir = "model/lenet_2" epoch = 5 lr = 0.01 weight_decay = 5e-4 batch_size = 64 model = paddle.Model(net) optim = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=lr,parameter=model.parameters(),weight_decay=weight_decay) model.prepare(optim,paddle.nn.CrossEntropyloss(),paddle.nn.Accuracy()) model.fit(train_dataset,epochs=epoch,batch_size=batch_size,save_dir=save_dir,verbose=1) best_model_path = "model/lenet_2/final.pdparams" net = LeNet5() model = paddle.Model(net) model.load(best_model_path) model.prepare(optim,paddle.nn.CrossEntropyloss(),Accuracy()) results = model.evaluate(test_dataset,batch_size=batch_size,verbose=1) print(results)在pytorch中如何表示

from torch.utils.data import DataLoader class LeNet5(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet5, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5) self.pool1 = nn.MaxPool2d(2) self.conv2 = nn....

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt Let us define a plt function for simplicity def plt_loss(x,training_metric,testing_metric,ax,colors = ['b']): ax.plot(x,training_metric,'b',label = 'Train') ax.plot(x,testing_metric,'k',label = 'Test') ax.set_xlabel('Epochs') ax.set_ylabel('Accuracy') plt.legend() plt.grid() plt.show() tf.keras.utils.set_random_seed(1) We import the Minist Dataset using Keras.datasets (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data() We first vectorize the image (28*28) into a vector （784） train_data = train_data.reshape(train_data.shape[0],train_data.shape[1]train_data.shape[2]) # 60000784 test_data = test_data.reshape(test_data.shape[0],test_data.shape[1]test_data.shape[2]) # 10000784 We next change label number to a 10 dimensional vector, e.g., 1-> train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels,10) test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels,10) start to build a MLP model N_batch_size = 5000 N_epochs = 100 lr = 0.01 we build a three layer model, 784 -> 64 -> 10 MLP_3 = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(128, input_shape=(784,),activation='relu'), keras.layers.Dense(64, activation='relu'), keras.layers.Dense(10,activation='softmax') ]) MLP_3.compile( optimizer=keras.optimizers.Adam(lr), loss= 'categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy'] ) History = MLP_3.fit(train_data,train_labels, batch_size = N_batch_size, epochs = N_epochs,validation_data=(test_data,test_labels), shuffle=False) train_acc = History.history['accuracy'] test_acc = History.history对于该模型，使用不同数量的训练数据（5000，10000，15000，…，60000,公差=5000的等差数列），绘制训练集和测试集准确率（纵轴）关于训练数据大小(横轴)的曲线

tf.keras.utils.set_random_seed(1) # Import the MNIST Dataset using Keras.datasets (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data() # Vectorize the image (28*28...

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt ## Let us define a plt function for simplicity def plt_loss(x,training_metric,testing_metric,ax,colors = ['b']): ax.plot(x,training_metric,'b',label = 'Train') ax.plot(x,testing_metric,'k',label = 'Test') ax.set_xlabel('Epochs') ax.set_ylabel('Accuarcy')# ax.set_ylabel('Categorical Crossentropy Loss') plt.legend() plt.grid() plt.show() tf.keras.utils.set_random_seed(1) ## We import the Minist Dataset using Keras.datasets (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data() ## We first vectorize the image (28*28) into a vector （784） train_data = train_data.reshape(train_data.shape[0],train_data.shape[1]*train_data.shape[2]) # 60000*784 test_data = test_data.reshape(test_data.shape[0],test_data.shape[1]*test_data.shape[2]) # 10000*784 ## We next change label number to a 10 dimensional vector, e.g., 1->[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0] train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels,10) test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels,10) ## start to build a MLP model N_batch_size = 5000 N_epochs = 100 lr = 0.01 # ## we build a three layer model, 784 -> 64 -> 10 MLP_3 = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(64, input_shape=(784,),activation='relu'), keras.layers.Dense(10,activation='softmax') ]) MLP_3.compile( optimizer=keras.optimizers.Adam(lr), loss= 'categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy'] ) History = MLP_3.fit(train_data,train_labels, batch_size = N_batch_size, epochs = N_epochs,validation_data=(test_data,test_labels), shuffle=False) train_acc = History.history['accuracy'] test_acc = History.history['val_accuracy']模仿此段代码，写一个双隐层感知器（输入层784，第一隐层128，第二隐层64，输出层10）

tf.keras.utils.set_random_seed(1) ## We import the Minist Dataset using Keras.datasets (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data() ## We first vectorize...

train_data = [(trainX1[i], trainX2[i], trainY[i]) for i in range(trainX1.shape[0])] batch_size = 32 dataset = tf.data.Dataset.from_generator(lambda: iter(train_data), output_types=(tf.float32, tf.float32, tf.float32), output_shapes=((None, trainX1.shape[1]), (None, trainX2.shape[1]), (None, 1))) dataset = dataset.batch(batch_size) # 进行训练 #model = trainModel(trainX1, trainX2 , trainY, config) model = LSTNetAttention(trainX1,trainX2,trainY,config) model.summary() model.compile(optimizer=config.optimizer, loss=config.loss_metric) #model.compile(optimizer=Adam(lr=0.001), loss=config.loss_metric) model.fit([trainX1,trainX2], trainY, epochs=config.epochs, steps_per_epoch=len(train_data) ,batch_size=32, verbose=config.verbose,validation_split=0.2, callbacks=[my_early_stopping]) modell.fit好像没有用到dataset

你说的没错，这段代码中使用了tf.data.Dataset将数据集转换为了dataset对象，但是在训练模型时，却直接使用了原始的trainX1、trainX2和trainY作为训练数据。这是因为tf.keras中的模型可以直接接受numpy...
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ggflags包的定制化主题与调色板：个性化数据可视化打造秘籍

![ggflags包的定制化主题与调色板：个性化数据可视化打造秘籍](https://img02.mockplus.com/image/2023-08-10/5cf57860-3726-11ee-9d30-af45d079f268.png) # 1. ggflags包概览与数据可视化基础 ## 1.1 ggflags包简介 ggflags是R语言中一个用于创建带有国旗标记的地理数据可视化的包，它是ggplot2包的扩展。ggflags允许用户以类似于ggplot2的方式创建复杂的图形，并将地理标志与传统的折线图、条形图等结合起来，极大地增强了数据可视化的表达能力。 ## 1.2 数据可视