def load_data(): # TODO:加载训练数据 return np.zeros((1, 100, 1)), np.zeros((1, 100, 1))的意思
时间: 2023-10-08 11:04:48 浏览: 48
这段代码是一个用于加载训练数据的函数框架。根据函数名和注释,我们需要在 TODO 的部分填写具体的代码,以实现加载训练数据的功能。
函数的返回值是一个元组,包含了两个 numpy 数组,分别表示训练数据和对应的标签数据。这里的数据形状为 (samples, timesteps, features),其中 samples 表示样本数量,timesteps 表示时间步长,features 表示每个时间步的特征数。
由于这里的代码还没有具体实现,所以返回的是一个全零的 numpy 数组,其形状为 (1, 100, 1)。
相关问题
features = [] for poscar in poscars: # TODO: 实现将POSCAR结构转换为特征向量的代码 def poscar_to_feature_vector(poscar_file): # 读取原子坐标和原子数目 atoms = read(poscar_file) coords = atoms.positions num_atoms = len(atoms) # 定义特征向量长度 feature_length = num_atoms * 3 feature_vector = np.zeros(feature_length) # 将每个原子的坐标添加到特征向量中 for i in range(num_atoms): feature_vector[i*3] = coords[i][0] feature_vector[i*3+1] = coords[i][1] feature_vector[i*3+2] = coords[i][2] return feature_vector features.append(feature_vector)
这段代码中,`poscar_to_feature_vector` 函数定义在 `for` 循环内部,导致无法在循环外部使用该函数。你需要将 `poscar_to_feature_vector` 函数定义移动到循环外部。另外,你需要将 `feature_vector` 添加到 `features` 列表中的操作放在 `poscar_to_feature_vector` 函数内部,否则 `features` 列表将会只包含最后一个 `feature_vector`。修改后的代码如下:
```
features = []
# 定义 poscar_to_feature_vector 函数
def poscar_to_feature_vector(poscar_file):
# 读取原子坐标和原子数目
atoms = read(poscar_file)
coords = atoms.positions
num_atoms = len(atoms)
# 定义特征向量长度
feature_length = num_atoms * 3
feature_vector = np.zeros(feature_length)
# 将每个原子的坐标添加到特征向量中
for i in range(num_atoms):
feature_vector[i*3] = coords[i][0]
feature_vector[i*3+1] = coords[i][1]
feature_vector[i*3+2] = coords[i][2]
# 将 feature_vector 添加到 features 列表中
features.append(feature_vector)
# 遍历 poscars 列表,将每个 POSCAR 文件转换为特征向量并添加到 features 列表中
for poscar in poscars:
poscar_to_feature_vector(poscar)
```
希望这能帮到你!
def test_mobilenet(): # todo 加载数据, 224*224的大小 模型一次训练16张图片 train_ds, test_ds, class_names = data_load(r"C:\Users\wjx\Desktop\项目\data\flower_photos_split\train", r"C:\Users\wjx\Desktop\项目\data\flower_photos_split\test", 224, 224, 16) # todo 加载模型 model = tf.keras.models.load_model("models/mobilenet_fv.h5") # model.summary() # 测试,evaluate的输出结果是验证集的损失值和准确率 loss, accuracy = model.evaluate(test_ds) # 输出结果 print('Mobilenet test accuracy :', accuracy) test_real_labels = [] test_pre_labels = [] for test_batch_images, test_batch_labels in test_ds: test_batch_labels = test_batch_labels.numpy() test_batch_pres = model.predict(test_batch_images) # print(test_batch_pres) test_batch_labels_max = np.argmax(test_batch_labels, axis=1) test_batch_pres_max = np.argmax(test_batch_pres, axis=1) # print(test_batch_labels_max) # print(test_batch_pres_max) # 将推理对应的标签取出 for i in test_batch_labels_max: test_real_labels.append(i) for i in test_batch_pres_max: test_pre_labels.append(i) # break # print(test_real_labels) # print(test_pre_labels) class_names_length = len(class_names) heat_maps = np.zeros((class_names_length, class_names_length)) for test_real_label, test_pre_label in zip(test_real_labels, test_pre_labels): heat_maps[test_real_label][test_pre_label] = heat_maps[test_real_label][test_pre_label] + 1 print(heat_maps) heat_maps_sum = np.sum(heat_maps, axis=1).reshape(-1, 1) # print(heat_maps_sum) print() heat_maps_float = heat_maps / heat_maps_sum print(heat_maps_float) # title, x_labels, y_labels, harvest show_heatmaps(title="heatmap", x_labels=class_names, y_labels=class_names, harvest=heat_maps_float, save_name="images/heatmap_mobilenet.png")
这段代码是用来测试 Mobilenet 模型在花卉数据集上的表现的。首先,使用 `data_load` 函数加载数据集,然后使用 `tf.keras.models.load_model` 函数加载预训练好的 Mobilenet 模型。接着,使用 `model.evaluate` 函数对测试集进行评估,得到测试集的损失值和准确率。然后,依次对测试集中的每一批数据进行预测,将真实标签和预测标签分别存储在两个列表中。最后,使用这两个列表生成混淆矩阵,并将混淆矩阵可视化为热力图。