import torch import numpy as np from torchvision import datasets, models, transforms from torchvision import transforms from PIL import Image transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((28, 28), interpolation=2), transforms.ToTensor() ] ) a=np.load('./original_crystal_2d_graphs/mp-170_copy1_opt.vasp_subst_O-Se_V-Bi.npy') img = a[0:3, :] #数组形式 im = Image.fromarray(img) # img = Image.open(im) img_ = transform(im).unsqueeze(0) #拓展维度 img_.show()

这段代码的作用是，导入了PyTorch、NumPy和torchvision等工具库，并指定了一组数据转换操作（修改为28x28尺寸并转换为张量格式）。然后，使用NumPy库读取了一个二维晶体图形的数据，并取出前三行作为图像数据。

相关问题

这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if name == 'main': main()”，改为对指定文件夹下的左右文件进行预测，并绘制混淆矩阵，

好的，为了实现您的需求，您需要进行以下几个步骤：

1. 加载模型和类别标签：

您需要在代码中加载您的模型和类别标签。您可以使用之前的代码中的方式来加载它们，只需要做一些小的改动即可。例如，您需要将模型和类别标签的路径作为参数传递给您的函数。

2. 加载测试集：

您需要加载您的测试集。您可以使用 `torchvision.datasets.ImageFolder` 来加载测试集。这个函数会将每个文件夹中的所有图像文件都加载到一个 tensor 中，并自动为每个文件夹分配一个标签。

3. 进行预测：

您需要对测试集中的每个图像进行预测，并将预测结果与真实标签进行比较。您可以使用之前的代码中的方式来预测每个图像，只需要做一些小的改动即可。例如，您需要将预测结果保存到一个列表中，并将真实标签保存到另一个列表中。

4. 绘制混淆矩阵：

最后，您需要使用预测结果和真实标签来绘制混淆矩阵。您可以使用 `sklearn.metrics.confusion_matrix` 来计算混淆矩阵，并使用 `matplotlib` 来绘制它。

下面是修改后的代码示例：

import os
import json
import torch
from PIL import Image
from torchvision import transforms
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import numpy as np
from model import convnext_tiny as create_model

def predict_folder(model_path, json_path, folder_path):
    device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
    print(f"using {device} device.")
    num_classes = 5
    img_size = 224

    data_transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize(int(img_size * 1.14)),
        transforms.CenterCrop(img_size),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
    ])

    # load class_indict json
    with open(json_path, "r") as f:
        class_indict = json.load(f)

    # create model
    model = create_model(num_classes=num_classes).to(device)

    # load model weights
    model.load_state_dict(torch.load(model_path, map_location=device))
    model.eval()

    y_true = []
    y_pred = []

    for root, dirs, files in os.walk(folder_path):
        for file in files:
            if file.endswith(".jpg") or file.endswith(".jpeg"):
                img_path = os.path.join(root, file)
                assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path)

                img = Image.open(img_path)

                # [N, C, H, W]
                img = data_transform(img)

                # expand batch dimension
                img = torch.unsqueeze(img, dim=0)

                # predict class
                with torch.no_grad():
                    output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu()
                    predict = torch.softmax(output, dim=0)
                    predict_cla = torch.argmax(predict).numpy()

                y_true.append(class_indict[os.path.basename(root)])
                y_pred.append(predict_cla)

    # plot confusion matrix
    cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 5))
    ax.imshow(cm, cmap=plt.cm.Blues, aspect='equal')
    ax.set_xlabel('Predicted label')
    ax.set_ylabel('True label')
    ax.set_xticks(np.arange(len(class_indict)))
    ax.set_yticks(np.arange(len(class_indict)))
    ax.set_xticklabels(class_indict.values(), rotation=90)
    ax.set_yticklabels(class_indict.values())
    ax.tick_params(axis=u'both', which=u'both',length=0)
    for i in range(len(class_indict)):
        for j in range(len(class_indict)):
            text = ax.text(j, i, cm[i, j], ha="center", va="center", color="white" if cm[i, j] > cm.max() / 2. else "black")
    fig.tight_layout()
    plt.show()

if __name__ == '__main__':
    # set the paths for the model, class_indict json, and test data folder
    model_path = './weights/best_model.pth'
    json_path = './class_indices.json'
    folder_path = './test_data'

    predict_folder(model_path, json_path, folder_path)

请注意，这个函数的参数需要您自己根据您的实际情况进行设置，以匹配模型、类别标签和测试集的路径。

修改以下代码将运行出的图片.改成从数据集中随机抽取图片样本.最后以图像交互界面的形式呈现出来.而不是在文件中保存，请在实现这个功能的时候不要修改为其他代码.保证可以运行出来#1加载必要的库 #1加载必要的库 import torch import torch.nn as nn #(后面的nn其实就是前面torch.nn的简写（别名）) import torch.nn.functional as F #(别名) import torch.optim as optim fr

抱歉，我无法看到你所提供的代码。但是，我可以提供一般性的解决方案：

1. 导入图像交互界面的库，例如PyQt或Tkinter。
2. 导入所需的数据集，例如MNIST或CIFAR-10。
3. 在交互界面中创建一个按钮或其他触发事件，以随机抽取数据集中的图像样本。
4. 将抽取的样本作为输入传递给训练好的模型，并获得输出。
5. 在交互界面中显示输出的图像。

以下是一个可能的伪代码实现：

import torch
import torchvision
from PIL import ImageTk, Image
import tkinter as tk

# 加载数据集
transform = torchvision.transforms.Compose([
    torchvision.transforms.ToTensor(),
    torchvision.transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])
dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='data/', train=True, transform=transform, download=True)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=True)

# 加载模型
model = torch.load('model.pt')

# 创建图像交互界面
root = tk.Tk()
canvas = tk.Canvas(root, width=224, height=224)
canvas.pack()

# 创建一个按钮，随机抽取图像样本并显示输出的图像
def generate_image():
    # 随机抽取一个图像样本
    image, _ = next(iter(dataloader))
    # 预测输出
    with torch.no_grad():
        output = model(image)
    # 将输出的张量转换为图像
    output_image = Image.fromarray(output[0].numpy())
    output_image = output_image.resize((224, 224))
    output_image = ImageTk.PhotoImage(output_image)
    # 在交互界面中显示图像
    canvas.create_image(0, 0, anchor=tk.NW, image=output_image)

button = tk.Button(root, text="Generate Image", command=generate_image)
button.pack()

root.mainloop()

请注意，此代码仅供参考，并且可能需要进行修改以适应特定的数据集和模型。