x_train, t_train, x_test, t_test = load_data('F:\\2023\\archive\\train') network = DeepConvNet() network.load_params("deep_convnet_params.pkl") print("calculating test accuracy ... ") sampled = 1000 x_test = x_test[:sampled] t_test = t_test[:sampled] prediect_result = [] for i in x_test: i = np.expand_dims(i, 0) y = network.predict(i) _result = network.predict(i) _result = softmax(_result) result = np.argmax(_result) prediect_result.append(int(result)) acc_number = 0 err_number = 0 for i in range(len(prediect_result)): if prediect_result[i] == t_test[i]: acc_number += 1 else: err_number += 1 print("预测正确数:", acc_number) print("预测错误数:", err_number) print("预测总数:", x_test.shape[0]) print("预测正确率:", acc_number / x_test.shape[0]) classified_ids = [] acc = 0.0 batch_size = 100 for i in range(int(x_test.shape[0] / batch_size)): tx = x_test[i * batch_size:(i + 1) * batch_size] tt = t_test[i * batch_size:(i + 1) * batch_size] y = network.predict(tx, train_flg=False) y = np.argmax(y, axis=1) classified_ids.append(y) acc += np.sum(y == tt) acc = acc / x_test.shape[0] classified_ids = np.array(classified_ids) classified_ids = classified_ids.flatten() max_view = 20 current_view = 1 fig = plt.figure() fig.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0, top=1, hspace=0.2, wspace=0.2) mis_pairs = {} for i, val in enumerate(classified_ids == t_test): if not val: ax = fig.add_subplot(4, 5, current_view, xticks=[], yticks=[]) ax.imshow(x_test[i].reshape(28, 28), cmap=plt.cm.gray_r, interpolation='nearest') mis_pairs[current_view] = (t_test[i], classified_ids[i]) current_view += 1 if current_view > max_view: break print("======= 错误预测结果展示 =======") print("{view index: (label, inference), ...}") print(mis_pairs) plt.show()
时间: 2024-04-03 14:32:01 浏览: 17
这段代码是一个深度卷积神经网络用于对手写数字图像进行分类的代码。首先,通过load_data函数加载训练数据和测试数据集,然后使用DeepConvNet()创建了一个深度卷积神经网络,并通过load_params函数加载了预训练的参数。接着,从测试集中选取了1000个样本进行测试,并用predict函数对每个样本进行预测,将预测结果存储在predict_result列表中。然后,计算预测的正确率,并将错误预测结果展示出来。最后,调用show函数展示错误预测结果。
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解释这行代码:X_train, Y_train, X_test, Y_test = loadData()
这行代码定义了四个变量,分别为X_train、Y_train、X_test和Y_test。这四个变量的值是通过调用名为loadData的函数返回的。
具体来说,函数loadData可能是一个自定义的函数,它可能会从文件或数据源中读取数据,并将其转换为NumPy数组或Pandas DataFrame。这个函数可能会将数据集分为训练数据集和测试数据集,然后返回四个数组:X_train表示训练数据集中的特征数据,Y_train表示训练数据集中的标签数据,X_test表示测试数据集中的特征数据,Y_test表示测试数据集中的标签数据。
通过在这行代码中使用逗号分隔的四个变量,实现了一次性将四个返回值存储到四个变量中,以便在后续的代码中使用这些数据。
x_train, t_train, x_test, t_test = load_data('F:\\2023\\archive\\train') network = DeepConvNet() network.load_params("deep_convnet_params.pkl")
这段代码是用来加载预训练模型参数的,首先通过 load_data 函数加载训练集和测试集数据,然后创建一个 DeepConvNet 的实例 network,接着使用 network.load_params 方法从文件 deep_convnet_params.pkl 中加载预训练的模型参数。这样,网络就可以直接使用这些参数进行预测,而不需要重新训练模型。需要注意的是,加载参数时,模型的结构必须与保存参数时的结构完全一致,否则加载参数可能会失败。同时,加载参数后,还需要使用训练集和测试集数据来评估模型的性能。