net.eval() with torch.no_grad(): res = net(test_dataset.f[i].to(device)).detach() print(nn.functional.mse_loss(res, test_dataset.label[i].to(device)))

时间: 2024-04-28 15:21:08 浏览: 28
RAR

测试数据

您好！这段代码使用PyTorch实现了一个神经网络的测试过程，其中包括了模型的评估和损失计算。以下是对代码的解释： 首先，`net.eval()`指示PyTorch将模型设置为评估模式，这意味着模型的权重不会被更新，而是用于在测试数据上进行预测。接下来，`torch.no_grad()`是一个上下文管理器，用于指示PyTorch在评估模式下不需要计算梯度，以提高测试效率。 然后，对于测试集中的每个样本，代码通过`net(test_dataset.f[i].to(device))`对其进行预测，并将结果存储在`res`变量中。由于这是在评估模式下进行的，因此不会更新模型的权重。 最后，代码计算预测结果`res`与真实标签`test_dataset.label[i].to(device)`之间的均方误差（MSE），并使用`print()`函数将其打印出来。这可以帮助我们了解模型在测试集上的性能表现。 希望这能回答您的问题，如果您有其他问题，请随时问我。
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def eval_model(model ,eval_dataloader, ckpt_path=None): if ckpt_path: ckpt = torch.load(ckpt_path, map_location='cpu') not_load = model.load_state_dict(ckpt, strict=True) print("not load: ", not_load) model.eval() all_right_num = 0 with torch.no_grad(): for images, labels in eval_dataloader: #images = images.reshape((-1, 1 * 28 * 28)) images = images labels = labels output = model(images) pre = output.max(1, keepdim=True)[1].reshape(labels.shape) right_num = (pre == labels).sum() all_right_num += right_num per = all_right_num / len(eval_dataloader.dataset) print("per is {:.2f}%".format(per.cpu().item() * 100)) return per

然后，将模型设置为评估模式，然后使用 torch.no_grad() 上下文管理器禁用梯度计算。对于评估数据加载器中的每个批次，模型对输入图像进行前向传播，得到预测结果。然后，将预测结果与真实标签进行比较，计算正确...

为以下代码添加注释def test(dataloader, model, loss_fn): size = len(dataloader.dataset) num_batches = len(dataloader) model.eval() test_loss, correct = 0, 0 with torch.no_grad(): for X, y in dataloader: X, y = X.to(device), y.to(device) pred = model(X) test_loss += loss_fn(pred, y).item() correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item() test_loss /= num_batches correct /= size print(f"Test Error: \n Accuracy: {(100*correct):>0.1f}%, Avg loss: {test_loss:>8f} \n")

with torch.no_grad(): # 遍历数据集 for X, y in dataloader: # 将数据和标签移动到设备上 X, y = X.to(device), y.to(device) # 前向传播计算预测值 pred = model(X) # 计算损失 test_loss += loss_fn...

def test(model, verify_loader, criterion): model.eval() test_loss = 0.0 test_acc = 0.0 with torch.no_grad(): for i, (inputs, labels) in enumerate(test_loader): outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) test_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) test_acc += torch.sum(preds == labels.data) test_loss = test_loss / len(test_loader.dataset) test_acc = test_acc.double() / len(test_loader.dataset) return test_loss, test_acc 用1000字描述这段代码

接着使用torch.no_grad()上下文管理器，关闭梯度计算，以加速模型的推断过程。在验证集数据加载器上进行循环迭代，每次迭代会返回一个batch的输入数据（inputs）和对应的标签（labels）。将输入数据先进行unsqueeze...

def predict_one_img(model, img_dataset, args): # def predict_one_img(model, img_dataset, data, target, args): dataloader = DataLoader(dataset=img_dataset, batch_size=1, num_workers=0, shuffle=False) model.eval() test_dice = DiceAverage(args.n_labels) # target = to_one_hot_3d(label, args.n_labels) with torch.no_grad(): for data ,target in tqdm(dataloader, total=len(dataloader)): # data = data.to(device) data, target = data.float(), target.long() target = to_one_hot_3d(target, args.n_labels) data, target = data.to(device), target.to(device) # print(data.shape) # print(target.shape) output = model(data) # output = nn.functional.interpolate(output, scale_factor=(1//args.slice_down_scale,1//args.xy_down_scale,1//args.xy_down_scale), mode='trilinear', align_corners=False) # 空间分辨率恢复到原始size img_dataset.update_result(output.detach().cpu()) pred = img_dataset.recompone_result() pred = torch.argmax(pred, dim=1) pred_img = to_one_hot_3d(pred, args.n_labels) pred_img=pred_img.to(device) test_dice.update(pred_img, target) test_dice = OrderedDict({'Dice_liver': test_dice.avg[1]}) if args.n_labels == 3: test_dice.update({'Dice_tumor': test_dice.avg[2]}) pred = np.asarray(pred.numpy(), dtype='uint8') if args.postprocess: pass # TO DO pred = sitk.GetImageFromArray(np.squeeze(pred, axis=0)) return test_dice, pred

这是一个用于预测单张图像的函数，接收一个模型、一个图像数据集和一些参数作为输入。函数首先将图像数据集加载到一个Dataloader中，然后将模型设置为评估模式并初始化一个DiceAverage对象，该对象用于计算评估指标...

def val(dataloader, model, loss_fn): size = len(dataloader.dataset) num_batches = len(dataloader) model.eval() val_loss, correct = 0, 0 with torch.no_grad(): for X, y in dataloader: X, y = X.to(device), y.to(device) pred = model(X) val_loss += loss_fn(pred, y).item() correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item() val_loss /= num_batches correct /= size print(f"val Error: \n Accuracy: {(100*correct):>0.1f}%, Avg loss: {val_loss:>8f} \n

2. 使用torch.no_grad()上下文管理器，禁用梯度计算，因为在验证过程中不需要更新模型参数。 3. 迭代数据加载器中的每个批次，其中X是输入图像，y是对应的标签。 4. 将数据和标签移动到设备（如GPU）上进行...

from model import Model import numpy as np import torch from torchvision.datasets import mnist from torch.nn import CrossEntropyLoss from torch.optim import SGD from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.transforms import ToTensor if __name__ == '__main__': batch_size = 256 train_dataset = mnist.MNIST(root='./train', train=True, transform=ToTensor()) test_dataset = mnist.MNIST(root='./test', train=False, transform=ToTensor()) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size) model = Model() sgd = SGD(model.parameters(), lr=1e-1) cost = CrossEntropyLoss() epoch = 100 for _epoch in range(epoch): model.train() for idx, (train_x, train_label) in enumerate(train_loader): label_np = np.zeros((train_label.shape[0], 10)) sgd.zero_grad() predict_y = model(train_x.float()) loss = cost(predict_y, train_label.long()) if idx % 10 == 0: print('idx: {}, loss: {}'.format(idx, loss.sum().item())) loss.backward() sgd.step() correct = 0 _sum = 0 model.eval() for idx, (test_x, test_label) in enumerate(test_loader): predict_y = model(test_x.float()).detach() predict_ys = np.argmax(predict_y, axis=-1) label_np = test_label.numpy() _ = predict_ys == test_label correct += np.sum(_.numpy(), axis=-1) _sum += _.shape[0] print('accuracy: {:.2f}'.format(correct / _sum)) torch.save(model, 'models/mnist_{:.2f}.pkl'.format(correct / _sum))

首先，它导入了所需的库和模块，包括了模型定义(Model)、数据集(mnist)、数据加载器(DataLoader)、损失函数(CrossEntropyLoss)、优化器(SGD)以及数据转换(ToTensor)。 然后，在if __name__ == '__main...

import torch import torch.nn as nn import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集 data = pd.read_csv('../dataset/train_10000.csv') # 数据预处理 X = data.drop('target', axis=1).values y = data['target'].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) X_train = torch.from_numpy(X_train).float() X_test = torch.from_numpy(X_test).float() y_train = torch.from_numpy(y_train).float() y_test = torch.from_numpy(y_test).float() # 定义LSTM模型 class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(LSTMModel, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device) out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out # 初始化模型和定义超参数 input_size = X_train.shape[1] hidden_size = 64 num_layers = 2 output_size = 1 model = LSTMModel(input_size, hidden_size, num_layers, output_size) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 训练模型 num_epochs = 100 for epoch in range(num_epochs): model.train() outputs = model(X_train) loss = criterion(outputs, y_train) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if (epoch+1) % 10 == 0: print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}') # 在测试集上评估模型 model.eval() with torch.no_grad(): outputs = model(X_test) loss = criterion(outputs, y_test) print(f'Test Loss: {loss.item():.4f}') 我有额外的数据集CSV，请帮我数据集和测试集分离

X_test = torch.from_numpy(X_test).float() y_train = torch.from_numpy(y_train).float() y_test = torch.from_numpy(y_test).float() 以上代码中，我们使用了sklearn库的train_test_split函数将数据集...

这段代码中加一个test loss功能 class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size, device): super().__init__() self.device = device self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向LSTM self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(65536, self.output_size) def forward(self, input_seq): h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) pred = self.linear(output.contiguous().view(self.batch_size, -1)) return pred if __name__ == '__main__': # 加载已保存的模型参数 saved_model_path = '/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth' device = 'cuda:0' lstm_model = LSTM(input_size=1, hidden_size=64, num_layers=1, output_size=3, batch_size=256, device='cuda:0').to(device) state_dict = torch.load(saved_model_path) lstm_model.load_state_dict(state_dict) dataset = ECGDataset(X_train_df.to_numpy()) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=256, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(lstm_model.parameters(), lr=1e-4) for epoch in range(200000): print(f'epoch:{epoch}') lstm_model.train() epoch_bar = tqdm(dataloader) for x, y in epoch_bar: optimizer.zero_grad() x_out = lstm_model(x.to(device).type(torch.cuda.FloatTensor)) loss = loss_fn(x_out, y.long().to(device)) loss.backward() epoch_bar.set_description(f'loss:{loss.item():.4f}') optimizer.step() if epoch % 100 == 0 or epoch == epoch - 1: torch.save(lstm_model.state_dict(), "/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth") print("权重成功保存一次")

with torch.no_grad(): for x, y in test_loader: x_out = lstm_model(x.to(device).type(torch.cuda.FloatTensor)) loss = loss_fn(x_out, y.long().to(device)) test_loss += loss.item() * x.size(0) test_...

解释代码def evaluate_1step_pred(args, model, test_dataset): # Turn on evaluation mode which disables dropout. model.eval() total_loss = 0 with torch.no_grad(): hidden = model.init_hidden(args.eval_batch_size) for nbatch, i in enumerate(range(0, test_dataset.size(0) - 1, args.bptt)): inputSeq, targetSeq = get_batch(args,test_dataset, i) outSeq, hidden = model.forward(inputSeq, hidden) loss = criterion(outSeq.view(args.batch_size,-1), targetSeq.view(args.batch_size,-1)) hidden = model.repackage_hidden(hidden) total_loss+= loss.item() return total_loss / nbatch

然后使用 torch.no_grad() 将梯度计算关闭，提高代码运行效率。在循环中，使用 get_batch() 函数获取输入序列和目标序列，并使用 model.forward() 函数进行一步预测，得到预测结果 outSeq 和隐藏状态 hidden。接着，...

解释这段话class GRUModel(nn.Module): def init(self, input_size, hidden_size, output_size, num_layers, dropout=0.5): super(GRUModel, self).init() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.gru = nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True, dropout=dropout) self.attention = Attention(hidden_size) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) self.fc1=nn.Linear(hidden_size,256) self.fc2=nn.Linear(256,1)#这两句是加的 self.dropout = nn.Dropout(dropout) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size) out, hidden = self.gru(x, h0) out, attention_weights = self.attention(hidden[-1], out) out = self.dropout(out) out = self.fc(out) return out def fit(epoch, model, trainloader, testloader): total = 0 running_loss = 0 train_bar = tqdm(train_dl) # 形成进度条（自己加的） model.train() #告诉模型处于训练状态，dropout层发挥作用 for x, y in trainloader: if torch.cuda.is_available(): x, y = x.to('cuda'), y.to('cuda') y_pred = model(x) #y的预测值 loss = loss_fn(y_pred, y) #计算损失，将预测值与真实值传进去，自动计算 optimizer.zero_grad() #将之前的梯度清零 loss.backward() #根据损失计算梯度，进行一次反向传播。 optimizer.step() #根据梯度进行优化 with torch.no_grad(): total += y.size(0) running_loss += loss.item() #计算所有批次的损失之和 exp_lr_scheduler.step() epoch_loss = running_loss / len(trainloader.dataset) test_total = 0 test_running_loss = 0 model.eval() #告诉模型处于预测状态，dropout层不发挥作用 with torch.no_grad(): for x, y in testloader: if torch.cuda.is_available(): x, y = x.to('cuda'), y.to('cuda') y_pred = model(x) loss = loss_fn(y_pred, y) test_total += y.size(0) test_running_loss += loss.item() epoch_test_loss = test_running_loss / len(testloader.dataset) print('epoch: ', epoch, #迭代次数 'loss： ', round(epoch_loss, 6), #保留小数点3位数 'test_loss： ', round(epoch_test_loss, 4) ) return epoch_loss,epoch_test_loss

之后使用torch.no_grad()上下文管理器将模型设置为评估状态（model.eval()），以禁用dropout层。在这个上下文中，遍历测试数据加载器中的每个批次，同样将输入数据和标签移动到GPU，并通过模型进行前向传播计算得到...

import torch, os, cv2 from model.model import parsingNet from utils.common import merge_config from utils.dist_utils import dist_print import torch import scipy.special, tqdm import numpy as np import torchvision.transforms as transforms from data.dataset import LaneTestDataset from data.constant import culane_row_anchor, tusimple_row_anchor if __name__ == "__main__": torch.backends.cudnn.benchmark = True args, cfg = merge_config() dist_print('start testing...') assert cfg.backbone in ['18','34','50','101','152','50next','101next','50wide','101wide'] if cfg.dataset == 'CULane': cls_num_per_lane = 18 elif cfg.dataset == 'Tusimple': cls_num_per_lane = 56 else: raise NotImplementedError net = parsingNet(pretrained = False, backbone=cfg.backbone,cls_dim = (cfg.griding_num+1,cls_num_per_lane,4), use_aux=False).cuda() # we dont need auxiliary segmentation in testing state_dict = torch.load(cfg.test_model, map_location='cpu')['model'] compatible_state_dict = {} for k, v in state_dict.items(): if 'module.' in k: compatible_state_dict[k[7:]] = v else: compatible_state_dict[k] = v net.load_state_dict(compatible_state_dict, strict=False) net.eval() img_transforms = transforms.Compose([ transforms.Resize((288, 800)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)), ]) if cfg.dataset == 'CULane': splits = ['test0_normal.txt', 'test1_crowd.txt', 'test2_hlight.txt', 'test3_shadow.txt', 'test4_noline.txt', 'test5_arrow.txt', 'test6_curve.txt', 'test7_cross.txt', 'test8_night.txt'] datasets = [LaneTestDataset(cfg.data_root,os.path.join(cfg.data_root, 'list/test_split/'+split),img_transform = img_transforms) for split in splits] img_w, img_h = 1640, 590 row_anchor = culane_row_anchor elif cfg.dataset == 'Tusimple': splits = ['test.txt'] datasets = [LaneTestDataset(cfg.data_root,os.path.join(cfg.data_root, split),img_transform = img_transforms) for split in splits] img_w, img_h = 1280, 720 row_anchor = tusimple_row_anchor else: raise NotImplementedError for split, dataset in zip(splits, datasets): loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle = False, num_workers=1) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG') print(split[:-3]+'avi') vout = cv2.VideoWriter(split[:-3]+'avi', fourcc , 30.0, (img_w, img_h)) for i, data in enumerate(tqdm.tqdm(loader)): imgs, names = data imgs = imgs.cuda() with torch.no_grad(): out = net(imgs) col_sample = np.linspace(0, 800 - 1, cfg.griding_num) col_sample_w = col_sample[1] - col_sample[0] out_j = out[0].data.cpu().numpy() out_j = out_j[:, ::-1, :] prob = scipy.special.softmax(out_j[:-1, :, :], axis=0) idx = np.arange(cfg.griding_num) + 1 idx = idx.reshape(-1, 1, 1) loc = np.sum(prob * idx, axis=0) out_j = np.argmax(out_j, axis=0) loc[out_j == cfg.griding_num] = 0 out_j = loc # import pdb; pdb.set_trace() vis = cv2.imread(os.path.join(cfg.data_root,names[0])) for i in range(out_j.shape[1]): if np.sum(out_j[:, i] != 0) > 2: for k in range(out_j.shape[0]): if out_j[k, i] > 0: ppp = (int(out_j[k, i] * col_sample_w * img_w / 800) - 1, int(img_h * (row_anchor[cls_num_per_lane-1-k]/288)) - 1 ) cv2.circle(vis,ppp,5,(0,255,0),-1) vout.write(vis) vout.release()

在if __name__ == "__main__":中，代码设置了torch.backends.cudnn.benchmark为True，合并了配置信息args和cfg，并输出了“start testing...”信息。然后根据配置信息中的backbone选择了不同的通道数，并初始化了一...

def train(train_dataset, val_dataset, batch_size, epochs, learning_rate, wt_decay, print_cost=True, isPlot=True): # 加载数据集并分割batch train_loader = data.DataLoader(train_dataset, batch_size) # x = data.DataLoader(train_dataset) # x_train_label, y_train_label = train_test_split(x, test_size = 0.2, stratify=y, shuffle=True) # 构建模型 model = FaceCNN() # 加载模型 # model = torch.load('./model/model.pth') model.to(device) # 损失函数和优化器 compute_loss = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=wt_decay) # 学习率衰减 # scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.8) for epoch in range(epochs): loss = 0 model.train() model = model.to(device) for images, labels in train_loader: optimizer.zero_grad() outputs = model.forward(images.to(device)) loss = compute_loss(outputs, labels.to(device)) loss.backward() optimizer.step() # 打印损失值 if print_cost: print('epoch{}: train_loss:'.format(epoch + 1), loss.item()) # 评估模型准确率 if epoch % 10 == 9: model.eval() acc_train = validate(model, train_dataset, batch_size) acc_val = validate(model, val_dataset, batch_size) print('acc_train: %.1f %%' % (acc_train * 100)) print('acc_val: %.1f %%' % (acc_val * 100)) return model

6. 清除梯度：在每个 batch 的训练之前，使用 optimizer.zero_grad() 清除模型参数的梯度。 7. 前向传播和计算损失：通过模型的前向传播获取预测结果，并计算预测结果与真实标签之间的交叉熵损失。 8. 反向传播...

def test(model, path): model.eval() mean_loss = [] for s in ['val', 'test']: image_root = '{}/{}'.format(path, s) gt_root = '{}/{}'.format(path, s) test_loader = test_dataset(image_root, gt_root) dice_bank = [] iou_bank = [] loss_bank = [] acc_bank = [] for i in range(test_loader.size): image, gt = test_loader.load_data() image = image.cuda() with torch.no_grad(): _, _, res = model(image) loss = structure_loss(res, torch.tensor(gt).unsqueeze(0).unsqueeze(0).cuda()) res = res.sigmoid().data.cpu().numpy().squeeze() gt = 1*(gt>0.5) res = 1*(res > 0.5) dice = mean_dice_np(gt, res) iou = mean_iou_np(gt, res) acc = np.sum(res == gt) / (res.shape[0]*res.shape[1]) loss_bank.append(loss.item()) dice_bank.append(dice) iou_bank.append(iou) acc_bank.append(acc) print('{} Loss: {:.4f}, Dice: {:.4f}, IoU: {:.4f}, Acc: {:.4f}'. format(s, np.mean(loss_bank), np.mean(dice_bank), np.mean(iou_bank), np.mean(acc_bank))) mean_loss.append(np.mean(loss_bank)) return mean_loss[0] 中文解释每一句

然后，使用test_dataset函数加载测试集的数据。接下来，对于每一个样本，图像和标注被加载并送入模型进行预测。计算预测结果和标注之间的结构损失并将结果转换为numpy数组。计算Dice, IoU和准确率等性能度量，并将其...

def finetune(model, dataloaders, optimizer): since = time.time() best_acc = 0 criterion = nn.CrossEntropyLoss() stop = 0 for epoch in range(1, args.n_epoch + 1): stop += 1 # You can uncomment this line for scheduling learning rate # lr_schedule(optimizer, epoch) for phase in ['src', 'val', 'tar']: if phase == 'src': model.train() else: model.eval() total_loss, correct = 0, 0 for inputs, labels in dataloaders[phase]: inputs, labels = inputs.to(DEVICE), labels.to(DEVICE) optimizer.zero_grad() with torch.set_grad_enabled(phase == 'src'): outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) preds = torch.max(outputs, 1)[1] if phase == 'src': loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() * inputs.size(0) correct += torch.sum(preds == labels.data) epoch_loss = total_loss / len(dataloaders[phase].dataset) epoch_acc = correct.double() / len(dataloaders[phase].dataset) print('Epoch: [{:02d}/{:02d}]---{}, loss: {:.6f}, acc: {:.4f}'.format(epoch, args.n_epoch, phase, epoch_loss, epoch_acc)) if phase == 'val' and epoch_acc > best_acc: stop = 0 best_acc = epoch_acc torch.save(model.state_dict(), 'model.pkl') if stop >= args.early_stop: break print() model.load_state_dict(torch.load('model.pkl')) acc_test = test(model, dataloaders['tar']) time_pass = time.time() - since print('Training complete in {:.0f}m {:.0f}s'.format(time_pass // 60, time_pass % 60)) return model, acc_test

在在这在这段在这段代码在这段代码中在这段代码中，在这段代码中，定义在这段代码中，定义了在这段代码中，定义了一个在这段代码中，定义了一个名在这段代码中，定义了一个名为在这段代码中，定义了一个名为fin在这...

opt = config.get_arguments().parse_args() netG = Generator(opt) for param in netG.parameters(): param.requires_grad = False ckpt_dir = os.path.join(opt.checkpoints, opt.dataset, opt.attack_mode, 'target_' + str(opt.target_label)) ckpt_path = os.path.join(ckpt_dir, "{}_{}_ckpt.pth.tar".format(opt.attack_mode, opt.dataset)) state_dict = torch.load(ckpt_path) netG.to(opt.device) netG.eval() netG.load_state_dict(state_dict["netG"]) print(">=========================< load netG >==========================<") netM = Generator(opt, out_channels=1) netM.load_state_dict(state_dict["netM"]) print(">=========================< load netM >==========================<") netM.to(opt.device) netM.eval() netM.requires_grad_(False) test_dataloader = get_dataloader(opt, train=False, bd=False) inputs, targets = next(iter(test_dataloader)) inputs = inputs.to(opt.device) patterns = netG(inputs) patterns = netG.normalize_pattern(patterns) batch_masks = netM.threshold(netM(inputs)) bd_inputs = inputs + (patterns - inputs) * batch_masks bd_inputs = netG.denormalize_pattern(bd_inputs) * 255.0 bd_inputs = bd_inputs.detach().cpu().numpy() bd_inputs = np.clip(bd_inputs, 0, 255).astype(np.uint8).transpose((0, 2, 3, 1))怎么把这个bd_inputs的图片一张一张按PNG格式保存下来

你可以使用PIL库中的Image模块来保存bd_inputs的图像。... image.save(f"image_{i}.png") 这将保存每张图像为PNG格式，并以"image_0.png"，"image_1.png"等命名。你可以根据需要修改文件名或保存路径。

def train(model, train_loader, criterion, optimizer): model.train() train_loss = 0.0 train_acc = 0.0 for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) train_acc += torch.sum(preds == labels.data) train_loss = train_loss / len(train_loader.dataset) train_acc = train_acc.double() / len(train_loader.dataset) return train_loss, train_acc def test(model, verify_loader, criterion): model.eval() test_loss = 0.0 test_acc = 0.0 with torch.no_grad(): for i, (inputs, labels) in enumerate(test_loader): outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) test_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) test_acc += torch.sum(preds == labels.data) test_loss = test_loss / len(test_loader.dataset) test_acc = test_acc.double() / len(test_loader.dataset) return test_loss, test_acc # Instantiate the model model = CNN() # Define the loss function and optimizer criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # Instantiate the data loaders train_dataset = MyDataset1('1MATRICE') train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=5, shuffle=True) test_dataset = MyDataset2('2MATRICE') test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=5, shuffle=False) train_losses, train_accs, test_losses, test_accs = [], [], [], [] for epoch in range(500): train_loss, train_acc = train(model, train_loader, criterion, optimizer) test_loss, test_acc = test(model, test_loader, criterion) train_losses.append(train_loss) train_accs.append(train_acc) test_losses.append(test_loss) test_accs.append(test_acc) print('Epoch: {} Train Loss: {:.4f} Train Acc: {:.4f} Test Loss: {:.4f} Test Acc: {:.4f}'.format( epoch, train_loss, train_acc, test_loss, test_acc))

代码中定义了两个函数：train和test，分别用于训练模型和测试模型。 在训练过程中，首先将模型设置为训练模式，然后遍历训练数据集，对每个batch的数据进行前向传播、反向传播和优化器更新。在每个batch的训练结束...

def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer): size = len(dataloader.dataset) model.train() for batch, (X, y) in enumerate(dataloader): X, y = X.to(device), y.to(device) y=y.long() # Compute prediction error pred = model(X) loss = loss_fn(pred, y) # Backpropagation optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if batch % 50 == 0: loss, current = loss.item(), (batch + 1) * len(X) print(f"loss: {loss:>7f} [{current:>5d}/{size:>5d}]") return Losslist def test(dataloader, model, loss_fn): size = len(dataloader.dataset) num_batches = len(dataloader) model.eval() test_loss, correct = 0, 0 with torch.no_grad(): for X, y in dataloader: X, y = X.to(device), y.to(device) y=y.long() pred = model(X) test_loss += loss_fn(pred, y).item() correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item() test_loss /= num_batches correct /= size print(f"Test Error: \n Accuracy: {(100*correct):>0.1f}%, Avg loss: {test_loss:>8f} \n") return LossList,acclist

这段代码是一个简单的 PyTorch 训练和测试循环。训练循环使用给定的数据加载器、模型、损失函数和优化器来训练模型；测试循环使用给定的数据加载器、模型和损失函数来评估模型在测试集上的性能。...
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