if args.checkpoint: if args.last: ckpt_path = args.dir_result + '/' + args.project_name + '/ckpts/best_{}.pth'.format(str(seed_num)) elif args.best: ckpt_path = args.dir_result + '/' + args.project_name + '/ckpts/best_{}.pth'.format(str(seed_num)) checkpoint = torch.load(ckpt_path, map_location=device) model.load_state_dict(checkpoint['model']) logger.best_auc = checkpoint['score'] start_epoch = checkpoint['epoch'] del checkpoint else: logger.best_auc = 0 start_epoch = 1

时间: 2024-04-07 21:28:04 浏览: 132
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小程序报错 WAService.js:3 Uncaught Error: module "src/utils/utils.js" is not defined

这段代码是用来加载模型训练过程中保存的 checkpoint 文件的,其中包含了模型的状态字典、当前训练的 epoch 数以及最佳的验证集 AUC 值等信息。如果在训练时设置了 `args.checkpoint` 为 True,则会加载保存的 checkpoint 文件;否则,会将 `logger.best_auc` 初始化为 0,`start_epoch` 初始化为 1。其中,`args.last` 和 `args.best` 用于指定加载最后一个 checkpoint 文件还是最佳的 checkpoint 文件。
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from mindspore.train.callback import ModelCheckpoint, CheckpointConfig, LossMonitor, TimeMonitor class LossCallBack(LossMonitor): """ Monitor the loss in training. If the loss in NAN or INF terminating training. """ def __init__(self, has_trained_epoch=0, per_print_times=per_print_steps): super(LossCallBack, self).__init__() self.has_trained_epoch = has_trained_epoch self._per_print_times = per_print_times def step_end(self, run_context): cb_params = run_context.original_args() loss = cb_params.net_outputs if isinstance(loss, (tuple, list)): if isinstance(loss[0], ms.Tensor) and isinstance(loss[0].asnumpy(), np.ndarray): loss = loss[0] if isinstance(loss, ms.Tensor) and isinstance(loss.asnumpy(), np.ndarray): loss = np.mean(loss.asnumpy()) cur_step_in_epoch = (cb_params.cur_step_num - 1) % cb_params.batch_num + 1 if isinstance(loss, float) and (np.isnan(loss) or np.isinf(loss)): raise ValueError("epoch: {} step: {}. Invalid loss, terminating training.".format( cb_params.cur_epoch_num, cur_step_in_epoch)) if self._per_print_times != 0 and cb_params.cur_step_num % self._per_print_times == 0: # pylint: disable=line-too-long print("epoch: %s step: %s, loss is %s" % (cb_params.cur_epoch_num + int(self.has_trained_epoch), cur_step_in_epoch, loss), flush=True) time_cb = TimeMonitor(data_size=step_size) loss_cb = LossCallBack(has_trained_epoch=0) cb = [time_cb, loss_cb] ckpt_save_dir = cfg['output_dir'] device_target = context.get_context('device_target') if cfg['save_checkpoint']: config_ck = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=save_ckpt_num*step_size, keep_checkpoint_max=10) # config_ck = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=5*step_size, keep_checkpoint_max=10) ckpt_cb = ModelCheckpoint(prefix="resnet", directory=ckpt_save_dir, config=config_ck) cb += [ckpt_cb]

下面一段代码有什么错误:def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为: %s' % global_step) else: print('模型加载失败,checkpoint文件没找到!') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() # 请求停止所有线程 coord.request_stop() # 等待所有线程完成 coord.join(threads) if __name__ == '__main__': # 调用方法,开始测试 test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

import tensorflow as tf from im_dataset import train_image, train_label, test_image, test_label from AlexNet8 import AlexNet8 from baseline import baseline from InceptionNet import Inception10 from Resnet18 import ResNet18 import os import matplotlib.pyplot as plt import argparse import numpy as np parse = argparse.ArgumentParser(description="CVAE model for generation of metamaterial") hyperparameter_set = parse.add_argument_group(title='HyperParameter Setting') dim_set = parse.add_argument_group(title='Dim setting') hyperparameter_set.add_argument("--num_epochs",type=int,default=200,help="Number of train epochs") hyperparameter_set.add_argument("--learning_rate",type=float,default=4e-3,help="learning rate") hyperparameter_set.add_argument("--image_size",type=int,default=16*16,help="vector size of image") hyperparameter_set.add_argument("--batch_size",type=int,default=16,help="batch size of database") dim_set.add_argument("--z_dim",type=int,default=20,help="dim of latent variable") dim_set.add_argument("--feature_dim",type=int,default=32,help="dim of feature vector") dim_set.add_argument("--phase_curve_dim",type=int,default=41,help="dim of phase curve vector") dim_set.add_argument("--image_dim",type=int,default=16,help="image size: [image_dim,image_dim,1]") args = parse.parse_args() def preprocess(x, y): x = tf.io.read_file(x) x = tf.image.decode_png(x, channels=1) x = tf.cast(x,dtype=tf.float32) /255. x1 = tf.concat([x, x], 0) x2 = tf.concat([x1, x1], 1) x = x - 0.5 y = tf.convert_to_tensor(y) y = tf.cast(y,dtype=tf.float32) return x2, y train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_image, train_label)) train_db = train_db.shuffle(100).map(preprocess).batch(args.batch_size) test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_image, test_label)) test_db = test_db.map(preprocess).batch(args.batch_size) model = ResNet18([2, 2, 2, 2]) model.build(input_shape=(args.batch_size, 32, 32, 1)) model.compile(optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr = 1e-3), loss = tf.keras.losses.MSE, metrics = ['MSE']) checkpoint_save_path = "./checkpoint/InceptionNet_im_3/checkpoint.ckpt" if os.path.exists(checkpoint_save_path+'.index'): print('------------------load the model---------------------') model.load_weights(checkpoint_save_path) cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path,save_weights_only=True,save_best_only=True) history = model.fit(train_db, epochs=500, validation_data=test_db, validation_freq=1, callbacks=[cp_callback]) model.summary() acc = history.history['loss'] val_acc = history.history['val_loss'] plt.plot(acc, label='Training MSE') plt.plot(val_acc, label='Validation MSE') plt.title('Training and Validation MSE') plt.legend() plt.show()

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