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: 33
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
这段代码包括模型的初始化(net=Net()),损失函数的定义(criterion=nn.CrossEntropyLoss()),优化器的定义(optimizer=optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)),以及用于可视化训练过程的相关函数。其中,SGD是随机梯度下降法,用于优化模型参数,lr是学习率,momentum是动量因子。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,用于管理TensorBoard的相关操作。
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。因此,通过使用这个语句,可以在直接运行脚本时运行某些代码,而在被导入时不运行这些代码。这是 Python 中模块化开发的一个重要特性。