output_dict: {'index': tensor(3, 4), 'y_pred': 7}, 这个dict无法保存，因为有tensor，如何将这个tensor转为可保存的形式

要将包含 Tensor 的 dict 转换为可保存的形式，你可以使用 `item()` 方法来提取 Tensor 中的值，将其转换为 Python 基本数据类型。然后，你可以将转换后的值存储在一个新的 dict 中，以便进行保存。

在你的例子中，`output_dict` 中的 `'index'` 键对应的值是一个 Tensor 对象。你可以使用 `output_dict['index'].item()` 来提取 Tensor 的值。同样的方法可以应用于其他包含 Tensor 的键值对。

下面是一个示例代码，演示如何转换包含 Tensor 的 dict：

output_dict = {'index': tensor(3, 4), 'y_pred': 7}

# 将 Tensor 转换为可保存的形式
new_dict = {}
for key, value in output_dict.items():
    if isinstance(value, torch.Tensor):
        new_dict[key] = value.item()
    else:
        new_dict[key] = value

# 可以将 new_dict 保存到文件中或用其他方式进行存储

通过这种方式，你可以将包含 Tensor 的 dict 转换为不包含 Tensor 的 dict，从而使其可以被保存和使用。

相关问题

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}" )

这段代码是在训练过程中的一个epoch结束后进行的验证步骤。在每个val_interval的倍数的epoch结束后，模型会进入评估模式(model.eval())，然后用验证集(val_loader)进行验证。

首先，创建了两个空的tensor，y_pred和y，用于存储预测结果和真实标签。

然后，对于每个val_data，将验证图像(val_images)和标签(val_labels)移动到设备上。

接下来，使用模型(model)对验证图像进行预测，并使用torch.cat将每个batch的预测结果和真实标签拼接在一起，以便计算整个验证集上的指标。

然后，对于y_onehot和y_pred_act，分别对其进行转换操作，具体实现可能在其他地方。

然后，使用auc_metric计算AUC指标，并将结果添加到metric_values列表中。

接着，计算准确率指标(acc_metric)，首先使用argmax函数找到每个预测结果的最大值所在的索引，然后使用torch.eq函数将预测结果与真实标签进行比较，得到一个布尔值的tensor，最后将预测正确的个数求和并除以总样本数来计算准确率。

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AUC指标及其所在的epoch。

在HungarianMatcher这个函数中，它对于输入的数据格式要求如下，请模拟出数据，其中batch_size为2，num_class为4: outputs: This is a dict that contains at least these entries: "pred_logits": Tensor of dim [batch_size, num_queries, num_classes] with the classification logits "pred_boxes": Tensor of dim [batch_size, num_queries, 4] with the predicted box coordinates targets: This is a list of targets (len(targets) = batch_size), where each target is a dict containing: "labels": Tensor of dim [num_target_boxes] (where num_target_boxes is the number of ground-truth objects in the target) containing the class labels "boxes": Tensor of dim [num_target_boxes, 4] containing the target box coordinates

根据HungarianMatcher函数对输入数据格式的要求，我将模拟出一个具有批量大小为2和4个类别的数据示例。

import torch

# 模拟预测结果
pred_logits = torch.randn(2, 5, 4)  # (batch_size, num_queries, num_classes)
pred_boxes = torch.randn(2, 5, 4)  # (batch_size, num_queries, 4)

# 模拟目标数据
target_1 = {
    "labels": torch.tensor([0, 1, 2]),     # (num_target_boxes,)
    "boxes": torch.tensor([[10, 20, 100, 150], [50, 60, 200, 180], [70, 90, 120, 220]])  # (num_target_boxes, 4)
}
target_2 = {
    "labels": torch.tensor([1, 2]),         # (num_target_boxes,)
    "boxes": torch.tensor([[40, 50, 120, 150], [80, 90, 160, 180]])  # (num_target_boxes, 4)
}

# 创建DETR输出结果字典和目标列表
outputs = {
    "pred_logits": pred_logits,
    "pred_boxes": pred_boxes
}
targets = [target_1, target_2]

在这个例子中，我们创建了一个具有批量大小为2的DETR模型的预测结果和两个目标。`pred_logits`是一个形状为(2, 5, 4)的张量，表示两个样本中每个样本的5个预测框的类别预测。`pred_boxes`是一个形状为(2, 5, 4)的张量，表示两个样本中每个样本的5个预测框的坐标预测。

`target_1`和`target_2`是两个目标样本，每个目标样本都是一个字典，包含了目标的类别标签和边界框坐标。`target_1["labels"]`是一个形状为(3,)的张量，包含了`target_1`中3个目标的类别标签。`target_1["boxes"]`是一个形状为(3, 4)的张量，包含了`target_1`中3个目标的边界框坐标。

最后，我们将DETR的输出结果和目标数据分别存储在`outputs`字典和`targets`列表中，以便传递给HungarianMatcher函数进行匹配。请注意，这只是一个示例，实际应用中的数据格式可能会有所不同，具体取决于你的任务和数据集。