def predict(self, dataloader, test_label, scale=True): with torch.no_grad(): collector = [] pred_time = [] for i, data in enumerate(dataloader, 0): #枚举函数 封装 dataloader start_time = time.time() input_data = data.permute([0,2,1]).float().to(self.device) fake, _, _, _ = self.G(input_data) fake = fake.type(torch.DoubleTensor) data = data.type(torch.DoubleTensor) rec_error = torch.sum(torch.abs((fake.permute([0,2,1]) - data)), dim=2) collector.append(rec_error[:, -1])#取每个窗口最后一个点的重构误差 pred_time.append(time.time() - start_time) score = np.concatenate(collector, axis=0) # Scale error vector between [0, 1] if scale: score = (score - np.min(score)) / (np.max(score) - np.min(score)) y_ = test_label y_pred = score if y_ is not None and len(y_) > len(y_pred): y_ = y_[-len(y_pred):] return y_, y_pred, np.mean(pred_time)

这段代码是一个Python函数，函数名为"predict"。它有三个参数，分别是"dataloader"、"test_label"和"scale"。函数的作用是根据输入数据进行预测，并返回预测结果。

在函数体内部，使用了Python中的"with torch.no_grad()"语句，表示在预测的过程中不需要计算梯度。然后定义了两个空列表，分别是"collector"和"pred_time"。

接下来，使用Python中的"enumerate"函数来遍历"dataloader"中的数据，使用变量"data"来存储每一个数据。直到遍历完所有数据为止。

函数的返回值是预测结果。

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修改以下代码使其能够输出模型预测结果： def open_image(self): file_dialog = QFileDialog() file_paths, _ = file_dialog.getOpenFileNames(self, "选择图片", "", "Image Files (*.png *.jpg *.jpeg)") if file_paths: self.display_images(file_paths) def preprocess_images(self, image_paths): data_transform = transforms.Compose([ transforms.CenterCrop(150), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) self.current_image_paths = [] images = [] for image_path in image_paths: image = Image.open(image_path) image = data_transform(image) image = torch.unsqueeze(image, dim=0) images.append(image) self.current_image_paths.append(image_path) return images def predict_images(self): if not self.current_image_paths: return for i, image_path in enumerate(self.current_image_paths): image = self.preprocess_image(image_path) output = self.model(image) predicted_class = self.class_dict[output.argmax().item()] self.result_labels[i].setText(f"Predicted Class: {predicted_class}") self.progress_bar.setValue((i+1)*20) def display_images(self, image_paths): for i, image_path in enumerate(image_paths): image = QImage(image_path) image = image.scaled(300, 300, Qt.KeepAspectRatio) if i == 0: self.image_label_1.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 1: self.image_label_2.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 2: self.image_label_3.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 3: self.image_label_4.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 4: self.image_label_5.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))

请注意，代码中的 preprocess_images 函数和 predict_images 函数中的 self.preprocess_image(image_path) 需要修改为 self.preprocess_images([image_path])。修改后的代码如下：

def open_image(self):
    file_dialog = QFileDialog()
    file_paths, _ = file_dialog.getOpenFileNames(self, "选择图片", "", "Image Files (*.png *.jpg *.jpeg)")
    if file_paths:
        self.display_images(file_paths)

def preprocess_images(self, image_paths):
    data_transform = transforms.Compose([
        transforms.CenterCrop(150),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
    ])
    self.current_image_paths = []
    images = []
    for image_path in image_paths:
        image = Image.open(image_path)
        image = data_transform(image)
        image = torch.unsqueeze(image, dim=0)
        images.append(image)
        self.current_image_paths.append(image_path)
    return images

def predict_images(self):
    if not self.current_image_paths:
        return
    for i, image_path in enumerate(self.current_image_paths):
        image = self.preprocess_images([image_path])
        output = self.model(image[0])
        predicted_class = self.class_dict[output.argmax().item()]
        self.result_labels[i].setText(f"Predicted Class: {predicted_class}")
        self.progress_bar.setValue((i+1)*20)

def display_images(self, image_paths):
    for i, image_path in enumerate(image_paths):
        image = QImage(image_path)
        image = image.scaled(300, 300, Qt.KeepAspectRatio)
        if i == 0:
            self.image_label_1.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))
        elif i == 1:
            self.image_label_2.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))
        elif i == 2:
            self.image_label_3.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))
        elif i == 3:
            self.image_label_4.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))
        elif i == 4:
            self.image_label_5.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))

解释以下语句：test_datasets = Dataset(TEST_DIR) test_dataloader = DataLoader(test_datasets, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False) with torch.no_grad(): pred = [] for idx, x in tqdm(enumerate(test_dataloader), dynamic_ncols=True): x = x.float().to(DEVICE) output = xgb_model.predict(x.cpu().numpy()) pred += output.tolist() # print(output) height, width, projection, geo_transform = test_datasets.get_properties() to_tiff(np.array(pred).reshape(height, width).astype(np.float32), height, width, projection, geo_transform)

这段代码的作用是使用测试数据集来进行预测，并将预测结果保存为一个 TIFF 文件。

首先，`test_datasets = Dataset(TEST_DIR)`创建了一个测试数据集对象，其参数 `TEST_DIR` 是测试数据集的路径。

接着，`test_dataloader = DataLoader(test_datasets, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False)`创建了一个数据加载器对象，用于批量加载测试数据集。其中`BATCH_SIZE`是批量大小，`shuffle=False`表示不对数据进行洗牌。

下面的代码使用了 `torch.no_grad()` 上下文管理器，它会关闭梯度计算，以便在推理过程中节省内存。

在 `for` 循环中，`tqdm(enumerate(test_dataloader), dynamic_ncols=True)`迭代测试数据集中的每个批次。`enumerate()`函数将返回每个批次的索引和数据。

在每个批次中，`x = x.float().to(DEVICE)`将输入数据转换为 `float` 类型，并将其移动到指定的设备上（例如 GPU）。

`output = xgb_model.predict(x.cpu().numpy())`使用 XGBoost 模型 `xgb_model` 对输入数据进行预测，并将预测结果保存在 `output` 变量中。

接下来，`pred += output.tolist()`将每个批次的预测结果添加到 `pred` 列表中。

最后，`height, width, projection, geo_transform = test_datasets.get_properties()`获得测试数据集的属性，包括高度、宽度、投影和地理变换。

最后一行代码 `to_tiff(np.array(pred).reshape(height, width).astype(np.float32), height, width, projection, geo_transform)`将预测结果转换为 NumPy 数组，并调用名为 `to_tiff()` 的函数将结果保存为 TIFF 文件。函数的参数包括预测结果数组、高度、宽度、投影和地理变换信息。