# 生成一个训练batch def get_next_batch(batch_size=128): obj = gen_id_card() batch_x = np.zeros([batch_size, IMAGE_HEIGHT*IMAGE_WIDTH]) batch_y = np.zeros([batch_size, MAX_CAPTCHA*CHAR_SET_LEN]) for i in range(batch_size): image, text, vec = obj.gen_image() batch_x[i,:] = image.reshape((IMAGE_HEIGHT*IMAGE_WIDTH)) batch_y[i,:] = vec return batch_x, batch_y 怎么调用模型

时间: 2024-04-25 21:27:51 浏览: 117
调用模型的方式与具体使用的深度学习框架有关。一般来说,模型的调用需要先加载模型权重或模型结构,然后将测试数据输入模型进行预测或推理。在使用 TensorFlow 框架时,可以使用 `tf.keras.models.load_model()` 函数加载模型,然后使用 `model.predict()` 方法进行预测。在使用 PyTorch 框架时,可以使用 `torch.load()` 函数加载模型,然后使用 `model.eval()` 方法进行推理。其他深度学习框架也有类似的 API。具体的调用方式需要根据使用的框架和模型进行选择和调整。
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生成一个训练batch def get_next_batch(batch_size=128): obj = gen_id_card() batch_x = np.zeros([batch_size, IMAGE_HEIGHT*IMAGE_WIDTH]) batch_y = np.zeros([batch_size, MAX_CAPTCHA*CHAR_SET_LEN]) for i in range(batch_size): image, text, vec = obj.gen_image() batch_x[i,:] = image.reshape((IMAGE_HEIGHT*IMAGE_WIDTH)) batch_y[i,:] = vec return batch_x, batch_y

这段代码用于生成一个训练 batch,其中 `batch_size` 参数表示每个 batch 包含的样本数量,默认值为 128。 具体来说,这段代码会调用 `gen_id_card()` 函数生成一个 `IdCard` 类的实例对象 `obj`,然后通过调用 `obj.gen_image()` 方法生成一个包含图片、文本和向量表示的元组。 接着,代码会初始化一个大小为 `(batch_size, IMAGE_HEIGHT*IMAGE_WIDTH)` 的零矩阵 `batch_x` 和一个大小为 `(batch_size, MAX_CAPTCHA*CHAR_SET_LEN)` 的零矩阵 `batch_y`,用于存储当前 batch 中的图片数据和标签数据。 最后,代码会通过循环遍历当前 batch 中的所有样本,将它们的图片数据和标签数据分别存储到 `batch_x` 和 `batch_y` 中,并返回这两个矩阵。 需要注意的是,这段代码中使用的 `gen_id_card()` 函数和 `IdCard` 类都是示例中自定义的函数和类,实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。

下面这段代码的作用是什么: if not os.path.exists(f"{dump_path}/{batch['scene_id']}"): Path(f"{dump_path}/{batch['scene_id']}").mkdir(parents=True, exist_ok=True) net = utils.get_net(net_class=SemAbs3D, **vars(args))[0] net.eval() prediction_volumes = process_batch_ovssc( net=net, batch=batch, scene_bounds=scene_bounds, device=args.device, num_input_pts=args.num_input_pts, ) logging.info(f"Dumping meshes to {dump_path}/{batch['scene_id']}") for obj_class, vol in prediction_volumes.items(): try: export_obj( vol=vol, filename=f"{dump_path}/{batch['scene_id']}/{obj_class}.obj", level=0.5, ) except RuntimeError as e: print(f"{obj_class} probably empty: {e}")

这段代码的作用是将输入的批次数据进行处理,生成预测结果,并将预测结果导出为.obj格式的三维模型文件。其中,首先判断是否存在指定路径下的文件夹,如果不存在则创建该文件夹。然后获取指定的神经网络模型,对批次数据进行处理,生成预测结果。最后将预测结果导出为.obj格式的三维模型文件。
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Traceback (most recent call last): File "test.py", line 345, in <module> v5_metric=opt.v5_metric File "test.py", line 107, in test for batch_i, (img, targets, paths, shapes) in enumerate(tqdm(dataloader, desc=s)): File "C:\Users\Dell\.conda\envs\sparsercnn\lib\site-packages\tqdm\std.py", line 1195, in __iter__ for obj in iterable: File "F:\git\yolov7-main\yolov7-main\utils\datasets.py", line 109, in __iter__ yield next(self.iterator) File "C:\Users\Dell\.conda\envs\sparsercnn\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 628, in __next__ data = self._next_data() File "C:\Users\Dell\.conda\envs\sparsercnn\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 1333, in _next_data return self._process_data(data) File "C:\Users\Dell\.conda\envs\sparsercnn\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 1359, in _process_data data.reraise() File "C:\Users\Dell\.conda\envs\sparsercnn\lib\site-packages\torch\_utils.py", line 543, in reraise raise exception RuntimeError: Caught RuntimeError in DataLoader worker process 1. Original Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Dell\.conda\envs\sparsercnn\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\worker.py", line 302, in _worker_loop data = fetcher.fetch(index) File "C:\Users\Dell\.conda\envs\sparsercnn\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 61, in fetch return self.collate_fn(data) File "F:\git\yolov7-main\yolov7-main\utils\datasets.py", line 434, in collate_fn return torch.stack(img, 0), torch.cat(label, 0), path, shapes RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [1539, 448, 672] at entry 0 and [12, 448, 672] at entry 1

下载别人的数据集在YOLOV5进行训练发现出现报错,请给出具体正确的处理拌饭Plotting labels... C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\seaborn\axisgrid.py:118: UserWarning: The figure layout has changed to tight self._figure.tight_layout(*args, **kwargs) autoanchor: Analyzing anchors... anchors/target = 4.24, Best Possible Recall (BPR) = 0.9999 Image sizes 640 train, 640 test Using 0 dataloader workers Logging results to runs\train\exp20 Starting training for 42 epochs... Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size 0%| | 0/373 [00:00<?, ?it/s][ WARN:0@20.675] global loadsave.cpp:248 cv::findDecoder imread_('C:/Users/Administrator/Desktop/Yolodone/VOCdevkit/labels/train'): can't open/read file: check file path/integrity 0%| | 0/373 [00:00<?, ?it/s] Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\train.py", line 543, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\train.py", line 278, in train for i, (imgs, targets, paths, _) in pbar: # batch ------------------------------------------------------------- File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\tqdm\std.py", line 1178, in __iter__ for obj in iterable: File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 104, in __iter__ yield next(self.iterator) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 633, in __next__ data = self._next_data() File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 677, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 525, in __getitem__ img, labels = load_mosaic(self, index) File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 679, in load_mosaic img, _, (h, w) = load_image(self, index) File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 634, in load_image assert img is not None, 'Image Not Found ' + path AssertionError: Image Not Found C:/Users/Administrator/Desktop/Yolodone/VOCdevkit/labels/train Process finished with exit code 1

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\train.py", line 543, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\train.py", line 278, in train for i, (imgs, targets, paths, _) in pbar: # batch ------------------------------------------------------------- File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\tqdm\std.py", line 1178, in __iter__ for obj in iterable: File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 104, in __iter__ yield next(self.iterator) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 633, in __next__ data = self._next_data() File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 677, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 525, in __getitem__ img, labels = load_mosaic(self, index) File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 680, in load_mosaic img, _, (h, w) = load_image(self, index) File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 635, in load_image assert img is not None, 'Image Not Found ' + path AssertionError: Image Not Found D:\PycharmProjects\yolov5-hat\VOCdevkit\images\train\000000.jpg

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