torch.save(Net.state_dict(), "weights/w" + str(len(os.listdir("w"))) + ".pth")是什么意思

这段代码是用来保存 PyTorch 训练模型的权重。其中，Net.state_dict() 是指网络模型的状态字典，"weights/w" 是指保存的路径和文件名，字符串中的 str(len(os.listdir("w"))) 是指在保存的路径中加上当前已有的权重文件数目，并将其作为文件名的一部分，".pth" 则是文件的后缀名。这样就可以将模型的权重参数保存下来，以备后续使用或分享。

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import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms from model import resnet34 def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image # 指向需要遍历预测的图像文件夹 imgs_root = "../dataset/val" assert os.path.exists(imgs_root), f"file: '{imgs_root}' dose not exist." # 读取指定文件夹下所有jpg图像路径 img_path_list = [os.path.join(imgs_root, i) for i in os.listdir(imgs_root) if i.endswith(".jpg")] # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), f"file: '{json_path}' dose not exist." json_file = open(json_path, "r") class_indict = json.load(json_file) # create model model = resnet34(num_classes=16).to(device) # load model weights weights_path = "./newresNet34.pth" assert os.path.exists(weights_path), f"file: '{weights_path}' dose not exist." model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device)) # prediction model.eval() batch_size = 8 # 每次预测时将多少张图片打包成一个batch with torch.no_grad(): for ids in range(0, len(img_path_list) // batch_size): img_list = [] for img_path in img_path_list[ids * batch_size: (ids + 1) * batch_size]: assert os.path.exists(img_path), f"file: '{img_path}' dose not exist." img = Image.open(img_path) img = data_transform(img) img_list.append(img) # batch img # 将img_list列表中的所有图像打包成一个batch batch_img = torch.stack(img_list, dim=0) # predict class output = model(batch_img.to(device)).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=1) probs, classes = torch.max(predict, dim=1) for idx, (pro, cla) in enumerate(zip(probs, classes)): print("image: {} class: {} prob: {:.3}".format(img_path_list[ids * batch_size + idx], class_indict[str(cla.numpy())], pro.numpy())) if __name__ == '__main__': main()

这段代码实现了导入必要的包和模块，包括操作系统、JSON、PyTorch、PIL及其转换模块、还有定义的resnet34模型。在主函数中，首先根据可用GPU情况使用cuda或cpu作为设备，然后定义数据的处理流程，包括缩放、剪裁、转换为Tensor并进行标准化。

修改以下代码，用for循环遍历图片的文件夹 def get_results(item): #读取文件 # file = get_files(path) #加载模型 model = Net() checkpoint = torch.load('./imageupload/weights.tar',map_location='cpu') model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict']) # for i, item in enumerate(file): #加载图片 item=Imggg.open(item).convert('L') #输入至模型 score=model(process_image(item)) #计算softmax，即该图片属于各类的概率 #probability = nn.functional.softmax(score,dim=1) #找到最大概率对应的索引号，该图片即为该索引号对应的类别 _,lable= torch.max(score,1) return classes[lable] folder_path = 'F:/项目2 服装分类助手/服装分类助手-工程/fashion-classify/imageupload/tupian' a = 0 b = 0 for filename in os.listdir(folder_path): img_path = os.path.join(folder_path, filename) class_label = get_results(img_path) # 假设此函数可以获取图片的类别标签 if class_label == '真实标签': a += 1 else: b += 1 print(a / (a + b))

以下是修改后的代码，使用for循环遍历图片的文件夹并计算真实标签的比例：

from PIL import Image
import torch
import torch.nn as nn

def get_results(item):
    model = Net()
    checkpoint = torch.load('./imageupload/weights.tar', map_location='cpu')
    model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
    item = Image.open(item).convert('L')
    score = model(process_image(item))
    _, label = torch.max(score, 1)
    return classes[label]

folder_path = 'F:/项目2 服装分类助手/服装分类助手-工程/fashion-classify/imageupload/tupian'
a = 0
b = 0

for filename in os.listdir(folder_path):
    img_path = os.path.join(folder_path, filename)
    class_label = get_results(img_path)  # 假设此函数可以获取图片的类别标签
    
    if class_label == '真实标签':
        a += 1
    else:
        b += 1

print(a / (a + b))

请注意，代码中使用的`Net()`、`process_image()`和`classes`是您自己定义的部分，因此需要根据您的实际情况进行相应修改和补充。另外，确保您已经导入了必要的库和模块。