dataiter = iter(testloader) images, labels = dataiter.__next__() imshow(torchvision.utils.make_grid(images)) print('GroundTruth:', ' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))啥意思

时间: 2024-02-29 15:54:19 浏览: 114
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pose_iter_584000.caffemodel,pose_iter_584000.caffemodel百度网盘

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这段代码是用于展示测试集中的图像和标签信息的。具体解释如下： - `dataiter = iter(testloader)`：将测试集数据集(testloader)转换为可迭代对象iter，并赋值给dataiter。 - `images, labels = dataiter.__next__()`：从dataiter中获取一个batch的数据，其中包括图像数据(images)和对应标签信息(labels)。 - `imshow(torchvision.utils.make_grid(images))`：使用PyTorch中的图像工具函数，将图像数据制成网格状并展示出来。 - `print('GroundTruth:', ' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))`：打印出对应图像的标签信息。其中，`classes`是一个包含标签名的列表，`%5s`是格式化输出，表示输出宽度为5个字符的字符串。`for j in range(4)`表示只展示四张图像的标签信息。
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net=Net() criterion =nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(),Ir=0.001, momentum=0.9) def matplotlib_imshow(img, one_channel=False): if one_channel: img =img.mean(dim=0) img=img/2+0.5 # unnormalize npimg =img.numpy0 if one_channel: plt.imshow(npimg,cmap="Greys") else: plt.imshow(np.transpose(npimg,(1,2,0))) plt.show0 writer = SummaryWriter('./fit_logs/fashion_mnist_experiment _1') dataiter = iter(trainloader) images, labels =next(dataiter) img_grid = torchvision.utils.make_grid(images) matplotlib_ imshow(img_grid, one_channel=True) writer.add_image('four_fashion_mnist images', img_grid) writer.add_grap

make_grid函数将图像数据转换成一个图像网格，用于可视化展示，而add_image和add_graph函数则是用于将可视化结果写入TensorBoard的，方便用户进行训练过程的监控和调试。这段代码中的writer是一个SummaryWriter对象...

解释一下：if __name__ == '__main__': # get some random training images dataiter = iter(train_loader) # images, labels = dataiter.next() images, labels = dataiter.__next__() print(images,labels) # show images imshow(torchvision.utils.make_grid(images)) # print labels print(' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4))) # Configure the device to train on use_cude = True print('Cuda Available:', torch.cuda.is_available()) device = torch.device('cuda:2' if (use_cude and torch.cuda.is_available()) else 'cpu') # # Display size of the data # print(train_set.data.shape) # print(test_set.data.shape) model = VGG16().to(device) train_model(train_loader,test_loader,model)

如果 __name__ 等于 '__main__'： 是 Python 中的一个特殊语句，用于判断当前脚本是否被直接执行。 当直接运行脚本时，__name__ 会被设置为 '__main__'，而当脚本被作为模块导入时，__name__ 就是模块名。...

解释这段代码 device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') if torch.cuda.is_available(): print('程序发现GPU环境，将使用GPU加速训练') else: print('程序没有发现GPU环境，将使用CPU进行训练') #准备数据，训练集，测试集，目标类别 trainloader, testloader, classes = dataset() #随机获取一组训练样本，显示数据 images, labels = next(iter(trainloader)) #显示图片 imshow(torchvision.utils.make_grid(images)) #打印图片标签 print(''.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4))) #设计神经网络 net = VGGTest() if torch.cuda.is_available(): net.to(device) #设计损失函数和优化器 criterion, optimizer = loss(net) #训练网络 start = time.time() train(net, trainloader, criterion, optimizer, num_epochs, device, num_print, lr_scheduler=None, testloader=None) end = time.time() print('训练时长：{}秒'.format(end-start)) #保存训练后的网络 #在pytorch进行模型保存的时候，一般有两种方式，一种是保存整个模型，另一种是保存模型的参数 #torch.save(model,'my_model.pth')#保存整个模型 path = './cifar_net.pth' #测试数据 test(net, testloader, criterion, device)

这段代码主要是用来准备数据，设计神经网络，训练网络，并保存训练后的模型。 首先，代码会检测是否有可用的 GPU 环境，如果有则将设备设置为 'cuda:0'，否则设置为 'cpu'。然后，代码会调用 dataset 函数来获取...

#创建一个dataset类。 import os import pandas as pd from torchvision.io import read_image from torch.utils.data import Dataset from torch.utils.data import DataLoader import chardet with open(r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\batches.meta', 'rb') as fp: result = chardet.detect(fp.read()) print(result) class CustomImageDataset(Dataset): def __init__(self, annotations_file, img_dir, transform=None, target_transform=None): #self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file, sep=' ', header=None, encoding=result['encoding']) self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file, sep=';', header=None, encoding=result['encoding']) self.img_labels[0] = self.img_labels[0].astype(str).str.cat(sep=' ') # 合并第一列为完整文件名 self.img_dir = img_dir self.transform = transform self.target_transform = target_transform def __len__(self): return len(self.img_labels) def __getitem__(self, idx): img_path = os.path.join(self.img_dir, self.img_labels.iloc[idx, 0]) image = read_image(img_path) label = self.img_labels.iloc[idx, 1] if self.transform: image = self.transform(image) if self.target_transform: label = self.target_transform(label) return image, label train_dataset = CustomImageDataset(annotations_file=r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\batches.meta', img_dir = r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\data_batch_1',transform=None, target_transform=None) test_dataset = CustomImageDataset(annotations_file=r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\batches.meta', img_dir = r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\test_batch',transform=None, target_transform=None) train_features, train_labels = next(iter(train_dataloader)) print(f"Feature batch shape: {train_features.size()}") print(f"Labels batch shape: {train_labels.size()}") img = train_features[0].squeeze() label = train_labels[0] plt.imshow(img, cmap="gray") plt.show() print(f"Label: {label}")

这段代码创建了一个自定义的图像数据集类 CustomImageDataset，用于读取 CIFAR-10 数据集中的图像数据和标签。该类继承了 PyTorch 中的 Dataset 类，并实现了 __init__、__len__ 和 __getitem__ 方法。...

import torch import torchvision from torch.utils import data from torchvision import transforms from d2l import torch as d2l import matplotlib.pyplot as plt d2l.use_svg_display() #通过ToTensor实例将图像数据从PIL类型变换成32位浮点数格式 #并除以255使得所有像素的数值均在0-1之间 trans = transforms.ToTensor() mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST( root = r"E:\py\python\test\deep learning\data",train=True,transform=trans,download=True ) mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST( root = r"E:\py\python\test\deep learning\data",train=False,transform=trans,download=True ) print(len(mnist_train),len(mnist_test)) print(mnist_train[0][0].shape) def get_fashion_mnist_labels(labels): #@save """返回Fashion-MNIST数据集的文本标签""" text_labels = ['t-shirt','trouser','pullover','dress','coat', 'sandal','shirt','sneaker','bag','ankle boot'] return [text_labels[int(i)] for i in labels] def show_images(imgs,num_rows,num_cols,titles = None,scale=1.5): #@save """绘制图像列表""" figsize = (num_cols * scale,num_rows * scale) _,axes = d2l.plt.subplot(num_rows,num_cols,figsize=figsize) axes = axes.flatten() for i,(ax,img) in enumerate(zip(axes,imgs)): if torch.is_tensor(img): #图片张量 ax.imshow(img.numpy()) else: #PIL图片 ax.imshow(img) ax.axes.get_xaxis().set_visible(False) ax.axes.get_yaxis().set_visible(False) if titles: ax.set_title(titles[i]) return axes X,y = next(iter(data.DataLoader(mnist_train,batch_size=18))) show_images(X.reshape(18,28,28),2,9,titles=get_fashion_mnist_labels(y)); 这段代码运行不出来

1. 确保你已经安装了需要的依赖包，比如torch、torchvision、d2l和matplotlib。你可以通过在命令行运行"pip install torch torchvision matplotlib"来安装它们。 2. 检查数据集的路径是否正确。在这段代码中，数据...

camvid数据集使用方法_使用PyTorch的torchvision处理CIFAR10数据集并显示

imshow(torchvision.utils.make_grid(images)) # 输出标签 print(' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4))) 这将显示四张训练图片和它们的标签。现在，我们已经成功地加载并显示了CIFAR10数据...

torchvision 怎么调用

imshow(torchvision.utils.make_grid(images)) # 打印标签 print(' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4))) 在上面的代码中，我们使用 torchvision 加载了 CIFAR10 数据集，并使用 matplotlib ...

torchvision可视化

img_grid = torchvision.utils.make_grid(images[:16], nrow=4) # 可视化大图 plt.imshow(img_grid.permute(1, 2, 0)) plt.show() 3. 可视化特征图 在卷积神经网络中，每层卷积操作的输出都是一组特征图。...

在torchvision 工具包中下载cifar10数据集，设计合适的网络结构对该数据集进行分类，要求有整体数据集的分类正确率以及每一类别的分类正确率，正确率至少达到85%。要求有图片显示，用CPU运行的代码，用VGG16，要求有每一类别的分类准确率

testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4, shuffle=False, num_workers=2) classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck') 接下来...

编写pytorch代码，定义一个model，调用模型对特征测试集X_test进行验证，用预测到的结果和标签测试集y_test做对比，并输出测试损失，得到效果最好的模型，绘制测试集的预测值和实际值

images, labels = dataiter.next() output = model(images.view(images.shape[0], -1)) # 将Tensor转为Numpy数组 images = images.numpy() labels = labels.numpy() output = output.numpy() # 绘制预测值和实际值...

1.利用Pytorch深度学习框架，根据yolov3的主干网络darknet53模型（参考下图），进行猫狗数据集的模型训练和模型推理，按下面要求完成相应代码。（76分） ①读入猫狗数据集（data_zoo），并进行必要的预处理 ②划分数据为训练集和测试集（比例自拟） ③在训练集中随机选取9张图片进行3行3列图像显示 ④构建卷积单元类封装ConvCell，由卷积、BN、Relu激活组成 ⑤参见附图，构建yolov3的主干网络类封装DarkNet53 ⑥进行前向传播 ⑦打印输出整体模型维度结构 ⑧正确合理使用损失函数和优化器 ⑨训练集数据进行模型训练，自拟合适的超参数 ⑩模型训练完毕后，打印输出训练集准确率 ⑪打印输出测试集准确率代码

imshow(torchvision.utils.make_grid(images[:9])) # 构建卷积单元类封装ConvCell，由卷积、BN、Relu激活组成 class ConvCell(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride, ...

在pytorch平台上使用python代码利用googlenet，resnet这两个经典的神经网络实现手写数字识别并给出运行结果及图像.关键是输出图像

images, labels = iter(test_loader).next() outputs = model(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) fig = plt.figure(figsize=(8, 8)) for i in range(16): ax = plt.subplot(4, 4, i + 1) ...
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