class Baseline(nn.Module): def __init__(self, img_channel=3, width=16, middle_blk_num=1, enc_blk_nums=[], dec_blk_nums=[], dw_expand=1, ffn_expand=2): super().__init__() self.intro = nn.Conv2d(in_channels=img_channel, out_channels=width, kernel_size=3, padding=1, stride=1, groups=1, bias=True) self.ending = nn.Conv2d(in_channels=width, out_channels=img_channel, kernel_size=3, padding=1, stride=1, groups=1, bias=True) self.encoders = nn.ModuleList() self.decoders = nn.ModuleList() self.middle_blks = nn.ModuleList() self.ups = nn.ModuleList() self.downs = nn.ModuleList()代码中文含义
时间: 2023-12-04 17:03:46 浏览: 61
这段代码是一个名为 Baseline 的 PyTorch 模型的定义,它包含了一个卷积神经网络的编码器和解码器部分,用于图像处理任务。其中:
- img_channel 表示输入图像的通道数(默认为 3);
- width 表示网络中使用的特征图的通道数(默认为 16);
- middle_blk_num 表示中间块的数量(默认为 1);
- enc_blk_nums 和 dec_blk_nums 分别表示编码器和解码器中使用的块的数量(默认为空);
- dw_expand 和 ffn_expand 分别表示块中深度扩展和前馈扩展的倍数(默认为 1 和 2)。
该模型包含以下层:
- intro:输入图像的卷积层,输出特征图;
- ending:输出图像的卷积层,将特征图转化为图像;
- encoders:编码器中的块,用于逐步提取图像特征;
- decoders:解码器中的块,用于逐步恢复原始图像;
- middle_blks:中间块,用于连接编码器和解码器;
- ups 和 downs:上采样和下采样层,用于图像尺寸的调整。
这些层被封装在 PyTorch 中的 nn.ModuleList 中,可以通过调用 forward 方法来执行模型的前向传播。
相关问题
y_pred =baseline2.predict(X_test) print(classification_report(y_test,y_pred))
这段代码使用逻辑回归模型在测试集上进行预测,并使用`classification_report()`函数生成模型的分类报告。
首先,`y_pred =baseline2.predict(X_test)`使用训练好的逻辑回归模型对测试集数据(X_test)进行预测,并将预测结果存储在变量`y_pred`中。
接着,`print(classification_report(y_test,y_pred))`打印出分类报告。`classification_report()`函数用于生成模型的分类报告,其中参数`y_test`和`y_pred`分别是测试集的真实标签和模型的预测标签。分类报告将包含每个类别的精确率、召回率、F1分数和支持度等指标,以及加权平均值。这些指标可以帮助我们了解模型在不同类别上的性能表现。
baseline2=LogisticRegression() baseline2.fit(X_train,y_train) print(f'Train : { baseline2.score(X_train,y_train)}') model_eval(baseline2,X_test,y_test, bta = 1)输出结果并解释
假设 `model_eval` 函数是用来评估模型性能的函数,接受模型、测试集输入数据和标签,以及一个 beta 参数用于计算 F-beta 指标。代码如下:
```
def model_eval(model, X_test, y_test, beta=1):
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = model.score(X_test, y_test)
precision = precision_score(y_test, y_pred)
recall = recall_score(y_test, y_pred)
f_beta = (1 + beta**2) * (precision * recall) / (beta**2 * precision + recall)
print(f'Accuracy: {accuracy:.3f}')
print(f'Precision: {precision:.3f}')
print(f'Recall: {recall:.3f}')
print(f'F-beta({beta}): {f_beta:.3f}')
```
假设 `X_train` 和 `y_train` 是训练集的输入数据和标签,`X_test` 和 `y_test` 是测试集的输入数据和标签。则下面的代码:
```
baseline2 = LogisticRegression()
baseline2.fit(X_train, y_train)
print(f'Train : {baseline2.score(X_train, y_train)}')
model_eval(baseline2, X_test, y_test, beta=1)
```
输出的结果可能如下:
```
Train : 0.742
Accuracy: 0.744
Precision: 0.712
Recall: 0.800
F-beta(1): 0.754
```
- `Train : 0.742` 表示训练集上的准确率为 74.2%。
- `Accuracy: 0.744` 表示测试集上的准确率为 74.4%。
- `Precision: 0.712` 表示测试集上的精确率为 71.2%。
- `Recall: 0.800` 表示测试集上的召回率为 80.0%。
- `F-beta(1): 0.754` 表示测试集上的 F1 分数为 0.754。其中,beta 参数为 1,表示计算的是 F1 分数,即精确率和召回率的调和平均数。
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