torch.argmax dim=1 和axis

时间: 2024-03-30 14:38:20 浏览: 145
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浅谈pytorch torch.backends.cudnn设置作用

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torch.argmax(dim=1)和axis的作用是一样的，都是在指定维度上取最大值的索引。在PyTorch中，dim是指定维度的参数，而在NumPy和Pandas中，axis是指定维度的参数。两者的用法类似，只是名称不同。例如，对于一个2维的张量，dim=0表示在行上进行操作，dim=1表示在列上进行操作。
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torch.argmax(label_count, dim=1)

This code will return the index of the maximum value in each row of the tensor "label_count"....Note that "dim=1" specifies that the operation is performed along the second axis (columns) of the tensor.

def dataSetBalanceAllocation(self): mnistDataSet = GetDataSet(self.data_set_name, self.is_iid) test_data = torch.tensor(mnistDataSet.test_data) test_label = torch.argmax(torch.tensor(mnistDataSet.test_label), dim=1) self.test_data_loader = DataLoader(TensorDataset( test_data, test_label), batch_size=100, shuffle=False) train_data = mnistDataSet.train_data train_label = mnistDataSet.train_label shard_size = mnistDataSet.train_data_size // self.num_of_clients // 2 shards_id = np.random.permutation(mnistDataSet.train_data_size // shard_size) #permutation：排列 for i in range(self.num_of_clients): shards_id1 = shards_id[i * 2] shards_id2 = shards_id[i * 2 + 1] data_shards1 = train_data[shards_id1 * shard_size: shards_id1 * shard_size + shard_size] data_shards2 = train_data[shards_id2 * shard_size: shards_id2 * shard_size + shard_size] label_shards1 = train_label[shards_id1 * shard_size: shards_id1 * shard_size + shard_size] label_shards2 = train_label[shards_id2 * shard_size: shards_id2 * shard_size + shard_size] local_data, local_label = np.vstack((data_shards1, data_shards2)), np.vstack((label_shards1, label_shards2)) # vstack：data和label拼接 local_label = np.argmax(local_label, axis=1) someone = client(TensorDataset(torch.tensor(local_data), torch.tensor(local_label)), self.dev) self.clients_set['client{}'.format(i)] = someone 解释这段代码

在每次迭代中，通过索引数组shards_id获取两个分片的索引shards_id1和shards_id2。然后，通过这些索引从训练数据和标签中选择对应的数据分片。将这些分片堆叠起来，形成本地的数据和标签，并将其封装为...

def predict_one_img(model, img_dataset, args): # def predict_one_img(model, img_dataset, data, target, args): dataloader = DataLoader(dataset=img_dataset, batch_size=1, num_workers=0, shuffle=False) model.eval() test_dice = DiceAverage(args.n_labels) # target = to_one_hot_3d(label, args.n_labels) with torch.no_grad(): for data ,target in tqdm(dataloader, total=len(dataloader)): # data = data.to(device) data, target = data.float(), target.long() target = to_one_hot_3d(target, args.n_labels) data, target = data.to(device), target.to(device) # print(data.shape) # print(target.shape) output = model(data) # output = nn.functional.interpolate(output, scale_factor=(1//args.slice_down_scale,1//args.xy_down_scale,1//args.xy_down_scale), mode='trilinear', align_corners=False) # 空间分辨率恢复到原始size img_dataset.update_result(output.detach().cpu()) pred = img_dataset.recompone_result() pred = torch.argmax(pred, dim=1) pred_img = to_one_hot_3d(pred, args.n_labels) pred_img=pred_img.to(device) test_dice.update(pred_img, target) test_dice = OrderedDict({'Dice_liver': test_dice.avg[1]}) if args.n_labels == 3: test_dice.update({'Dice_tumor': test_dice.avg[2]}) pred = np.asarray(pred.numpy(), dtype='uint8') if args.postprocess: pass # TO DO pred = sitk.GetImageFromArray(np.squeeze(pred, axis=0)) return test_dice, pred

这是一个用于预测单张图像的函数，接收一个模型、一个图像数据集和一些参数作为输入。函数首先将图像数据集加载到一个Dataloader中，然后将模型设置为评估模式并初始化一个DiceAverage对象，该对象用于计算评估指标...

接着上面的代码，解释下面代码all_correct_num = 0 all_sample_num = 0 model.eval() for idx, (test_x, test_label) in enumerate(test_loader): test_x = test_x.to(device) test_label = test_label.to(device) predict_y = model(test_x.float()).detach() predict_y =torch.argmax(predict_y, dim=-1) current_correct_num = predict_y == test_label all_correct_num += np.sum(current_correct_num.to('cpu').numpy(), axis=-1) all_sample_num += current_correct_num.shape[0] acc = all_correct_num / all_sample_num print('accuracy: {:.3f}'.format(acc), flush=True) if not os.path.isdir("models"): os.mkdir("models") torch.save(model, 'models/mnist_{:.3f}.pkl'.format(acc)) if np.abs(acc - prev_acc) < 1e-4: break prev_acc = acc

为了计算准确率，我们使用 torch.argmax() 找到预测结果的最大值所在的索引，即预测的类别。然后，我们将预测结果与真实标签进行比较，得到一个布尔张量 current_correct_num，其中预测正确的位置为 True，预测...

这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if name == 'main': main()”，改为对指定文件夹下的左右文件进行预测，并绘制混淆矩阵，

predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() y_true.append(class_indict[os.path.basename(root)]) y_pred.append(predict_cla) # plot confusion matrix cm = confusion_matrix(y_true, y_pred) fig, ax...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import PIL import torch from torchvision import transforms import torchvision #调用已经训练好的FCN语义分割网络 model = torchvision.models.segmentation.fcn_resnet101(pretrained=True) model.eval() #读取照片 image=PIL.Image.open('1234.jpg') #照片进行预处理 image_transf=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485,0.456,0.406], std=[0.229,0.224,0.225]) ] ) image_tensor=image_transf(image).unsqueeze(0) output=model(image_tensor)['out'] output.shape #读取图片，进行分割，总共21个通道，因为在21个数据集上训练 #转化为2维图像 outputarg=torch.argmax(output.squeeze(),dim=0).numpy() outputarg def decode_seqmaps(image,label_colors,nc=21): r=np.zeros_like(image).astype(np.uint8) g=np.zeros_like(image).astype(np.uint8) b=np.zeros_like(image).astype(np.uint8) for cla in range(0,nc): idx = image == cla r[idx] = label_colors[cla,0] g[idx] = label_colors[cla,1] b[idx] = label_colors[cla,2] rgbimage= np.stack([r,g,b],axis=2) return rgbimage import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE" label_colors =np.array([(0,0,0), #0=background (128,0,0),(0,128,0),(128,128,0),(0,0,128), #1=airplane,2=bicycle,3=bird,4=boat (128,0,128),(0,128,128),(128,128,128),(64,0,0), #6=bus,7=car,8=cat,9=chair (192,0,0),(64,128,0),(192,128,0),(64,0,128), #10=cow,11=dining table,12=dog,13=horse (192,0,128),(64,128,128),(192,128,128),(0,64,0), #14=motorbike,15=person,16=potted plant,17=sheep (128,64,0),(0,192,0),(128,192,0),(0,64,128) #18=sofa,19=train,20=tv/monitor ]) outputrgb=decode_seqmaps(outputarg,label_colors) plt.figure(figsize=(20,8)) plt.subplot(1,2,1) plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.subplot(1,2,2) plt.imshow(outputrgb) plt.axis('off') plt.subplots_adjust(wspace=0.05) plt.show()使用了哪些深度学习的模型和方法

这段代码是导入了一些常用的Python库和工具，包括： - numpy：用于数组和矩阵运算的库； - pandas：用于数据分析和处理的库； - matplotlib：用于数据可视化的库； - PIL：Python图像库，用于图像处理和操作； - ...

import torch, os, cv2 from model.model import parsingNet from utils.common import merge_config from utils.dist_utils import dist_print import torch import scipy.special, tqdm import numpy as np import torchvision.transforms as transforms from data.dataset import LaneTestDataset from data.constant import culane_row_anchor, tusimple_row_anchor if __name__ == "__main__": torch.backends.cudnn.benchmark = True args, cfg = merge_config() dist_print('start testing...') assert cfg.backbone in ['18','34','50','101','152','50next','101next','50wide','101wide'] if cfg.dataset == 'CULane': cls_num_per_lane = 18 elif cfg.dataset == 'Tusimple': cls_num_per_lane = 56 else: raise NotImplementedError net = parsingNet(pretrained = False, backbone=cfg.backbone,cls_dim = (cfg.griding_num+1,cls_num_per_lane,4), use_aux=False).cuda() # we dont need auxiliary segmentation in testing state_dict = torch.load(cfg.test_model, map_location='cpu')['model'] compatible_state_dict = {} for k, v in state_dict.items(): if 'module.' in k: compatible_state_dict[k[7:]] = v else: compatible_state_dict[k] = v net.load_state_dict(compatible_state_dict, strict=False) net.eval() img_transforms = transforms.Compose([ transforms.Resize((288, 800)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)), ]) if cfg.dataset == 'CULane': splits = ['test0_normal.txt', 'test1_crowd.txt', 'test2_hlight.txt', 'test3_shadow.txt', 'test4_noline.txt', 'test5_arrow.txt', 'test6_curve.txt', 'test7_cross.txt', 'test8_night.txt'] datasets = [LaneTestDataset(cfg.data_root,os.path.join(cfg.data_root, 'list/test_split/'+split),img_transform = img_transforms) for split in splits] img_w, img_h = 1640, 590 row_anchor = culane_row_anchor elif cfg.dataset == 'Tusimple': splits = ['test.txt'] datasets = [LaneTestDataset(cfg.data_root,os.path.join(cfg.data_root, split),img_transform = img_transforms) for split in splits] img_w, img_h = 1280, 720 row_anchor = tusimple_row_anchor else: raise NotImplementedError for split, dataset in zip(splits, datasets): loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle = False, num_workers=1) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG') print(split[:-3]+'avi') vout = cv2.VideoWriter(split[:-3]+'avi', fourcc , 30.0, (img_w, img_h)) for i, data in enumerate(tqdm.tqdm(loader)): imgs, names = data imgs = imgs.cuda() with torch.no_grad(): out = net(imgs) col_sample = np.linspace(0, 800 - 1, cfg.griding_num) col_sample_w = col_sample[1] - col_sample[0] out_j = out[0].data.cpu().numpy() out_j = out_j[:, ::-1, :] prob = scipy.special.softmax(out_j[:-1, :, :], axis=0) idx = np.arange(cfg.griding_num) + 1 idx = idx.reshape(-1, 1, 1) loc = np.sum(prob * idx, axis=0) out_j = np.argmax(out_j, axis=0) loc[out_j == cfg.griding_num] = 0 out_j = loc # import pdb; pdb.set_trace() vis = cv2.imread(os.path.join(cfg.data_root,names[0])) for i in range(out_j.shape[1]): if np.sum(out_j[:, i] != 0) > 2: for k in range(out_j.shape[0]): if out_j[k, i] > 0: ppp = (int(out_j[k, i] * col_sample_w * img_w / 800) - 1, int(img_h * (row_anchor[cls_num_per_lane-1-k]/288)) - 1 ) cv2.circle(vis,ppp,5,(0,255,0),-1) vout.write(vis) vout.release()

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