# 加载模型 my_model = myModel() my_model.eval() params_file_path = './mnist_predict_model.pdparams' param_dict = paddle.load(params_file_path) my_model.load_dict(param_dict) test_loader = load_data('valid') results=[] for batch_id, data in enumerate(test_loader()): # 准备数据 images, labels = data images = paddle.to_tensor(images) labels = paddle.to_tensor(labels) # 预测 predicts = my_model(images) acc = fluid.layers.accuracy(input=predicts, label=labels) for pred in predicts: results.append(np.argmax(pred)) #转化测试结果,输出是每种类别的概率,取概率最大的类别作为该图片的预测结果
这段代码是使用PaddlePaddle框架对一个已经训练好的模型进行测试,使用的是MNIST数据集。具体流程如下:
加载模型:创建一个
myModel
实例,并加载预训练好的参数。准备数据:使用
load_data
函数加载验证集数据,并将数据转换为PaddlePaddle框架可用的张量格式。预测:将测试数据输入模型,得到预测结果。使用
fluid.layers.accuracy
函数计算预测准确率,并将每张图片的预测结果保存到results
列表中。输出预测结果:将模型的预测结果转换为最终的分类标签,并输出预测结果。
需要注意的是,这个模型的预测结果是每个类别的概率分布,所以需要使用np.argmax
函数取概率最大的类别作为该图片的预测结果。
import tensorflow as tf import my_cnn_lstm_model # 导入你自己定义的模型 # 加载模型的权重 model = MyModel() model.load_weights('my_cnn_lstm_model1.h5') # 进行预测 data= data[["本车速度",'车头间距',"原车道前车速度"]] data = data.dropna() print(data.tail())
这段代码的作用是加载你自己定义的 CNN-LSTM 模型,并使用这个模型进行预测。具体来说,代码首先导入 TensorFlow 库和你自己定义的模型,然后调用 MyModel()
函数创建一个空的模型对象 model
。接着,代码调用 load_weights()
方法将预先训练好的模型权重从文件 my_cnn_lstm_model1.h5
中加载到模型中。
最后,代码使用 data
变量存储输入数据,并通过 dropna()
方法删除其中包含缺失值的行。最后,通过 print()
函数输出 data
变量中的最后五行数据。这个过程中,你需要确保 data
变量中的数据格式与模型的输入格式相匹配。
import torch import load_data import network import train import test import os device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") train_dir = "./data/SICE_train" val_dir = "./data/SICE_val/low" train_id = "MyModel" train_batch_size = 2 val_batch_size = 1 num_epochs = 100 def main(): model_folder = "./model/"+train_id if not os.path.exists(model_folder): os.makedirs(model_folder) model_dir = model_folder + "/100.pth" train_data = load_data.load_images(train_dir, train_batch_size) val_data = load_data.load_images(val_dir, val_batch_size) net = network.UNet(1, 1).to(device) net.apply(network.init) net = train.train_model(net, train_data, val_data, num_epochs, device, train_id) torch.save(net.state_dict(), model_dir) test.evaluate(model_dir) if __name__ == "__main__": main()
这段代码是一个基于 PyTorch 搭建的 UNet 神经网络模型的训练与测试代码。具体来说,代码主要分为以下几个部分:
导入 PyTorch 库和其他自定义的 Python 模块。
定义了一些训练和测试时需要用到的参数,如训练集和验证集的路径、模型保存的文件夹、训练时的批大小、训练的轮数等。
在 main() 函数中,首先创建了一个用于保存模型的文件夹,然后调用了 load_data 模块中的 load_images() 函数加载训练集和验证集的数据。
接着定义了一个 UNet 网络,并使用 network 模块中的 init() 函数对模型进行初始化。
然后调用 train 模块中的 train_model() 函数对模型进行训练,并将训练好的模型保存在指定的文件夹中。
最后调用 test 模块中的 evaluate() 函数对训练好的模型进行测试。
需要注意的是,代码中的 UNet 网络是针对单通道的输入图像,输出也是单通道的。如果需要处理多通道图像,需要修改网络的输入和输出通道数。此外,代码还可以进一步优化,比如增加数据增强等技巧,以提高模型的性能。