network = DeepConvNet() network.load_params("deep_convnet_params.pkl") # sampled = 10000 # 为了实现高速化 # x_test = x_test[:sampled] # t_test = t_test[:sampled] print("caluculate accuracy (float64) ... ") print(network.accuracy(x_test, t_test)) # 转换为float16型 x_test = x_test.astype(np.float16) for param in network.params.values(): param[...] = param.astype(np.float16) print("caluculate accuracy (float16) ... ") print(network.accuracy(x_test, t_test))

这段代码是一个使用DeepConvNet模型来测试图像分类准确率的例子。首先，使用`load_params()`方法加载预先训练好的模型参数，然后打印出使用`accuracy()`方法计算出的模型在测试数据集上的分类准确率。接下来，将测试数据转换为float16类型，并将模型参数也转换为float16类型，然后再次计算模型在测试数据集上的分类准确率。这个例子旨在展示使用float16类型可以提高模型的计算速度，但可能会降低模型的精度。

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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。

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 ... ")

这段代码的作用是在已经定义好的 DeepConvNet 模型上，加载预训练好的网络参数，对测试集数据进行预测并计算模型的测试精度。具体来说，load_data 函数用于从指定路径加载训练集和测试集数据，返回四个变量 x_train、t_train、x_test 和 t_test，分别表示训练集数据、训练集标签、测试集数据和测试集标签。接着，定义了一个 DeepConvNet 模型，并调用 load_params 函数将预训练好的网络参数加载到模型中。最后，使用测试集数据进行预测，并计算模型在测试集上的精度。