with torch.no_grad():#结构内的不再反串梯度 # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy()

时间: 2023-05-12 10:03:31 浏览: 230
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torch.cuda.is_available（）返回False解决方案

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with torch.no_grad()是一个上下文管理器，用于在PyTorch中禁用梯度计算。在这个上下文中，所有的计算都不会被记录在计算图中，也不会对模型参数进行更新。这个上下文通常用于测试模型或者在模型参数已经确定的情况下进行预测。
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with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img)) predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.show()

2. output = torch.squeeze(model(img))：将输入图像 img 输入到预训练模型中进行前向传播计算，并将输出结果通过 torch.squeeze() 函数压缩为一维向量。 3. predict = torch.softmax(output, dim=0)：对...

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

在没有梯度的情况下，对于每个数据和目标对，函数将数据和目标转换为模型所需的格式（浮点数和one-hot编码），并将它们传递给模型进行预测。预测结果被转换回原来的空间分辨率，然后被添加到图像数据集中。最后，...

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

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....

为以下每句代码做注释：device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) img = Image.open("./huanglongbing.JPG") plt.imshow(img) img = data_transform(img) img = torch.unsqueeze(img, dim=0) try: json_file = open('./class_indices.json', 'r') class_indict = json.load(json_file) except Exception as e: print(e) exit(-1) model = resnet152(num_classes=38) model_weight_path = "./resNet152.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): output = torch.squeeze(model(img)) predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.show()

output = torch.squeeze(model(img)) predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.show()

为以下每句代码做注释：import torch from model import resnet152 from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt import json device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) img = Image.open("./huanglongbing.JPG") plt.imshow(img) img = data_transform(img) img = torch.unsqueeze(img, dim=0) try: json_file = open('./class_indices.json', 'r') class_indict = json.load(json_file) except Exception as e: print(e) exit(-1) model = resnet152(num_classes=38) model_weight_path = "./resNet152.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): output = torch.squeeze(model(img)) predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.show()

output = torch.squeeze(model(img)) predict = torch.softmax(output, dim=0) # 对输出进行softmax处理 predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() # 获取预测的类别 # 输出预测结果以及对应的概率，并显示...

import torch import matplotlib.pyplot as plt def features(x): x = x.unsqueeze(1) return torch.cat([x ** i for i in range(1, 5)], 1) x_weight = torch.Tensor([-1.13, -2.14, 3.15, -0.01]).unsqueeze(1) b = torch.Tensor([0.512]) def target(x): return x.mm(x_weight) + b.item() def get_batch_data(batch_size): batch_x = torch.randon(batch_size) features_x = features(batch_x) target_y = target(features_x) return features_x, target_y class PR(torch.nn.Module): def __init__(self): super(PR, self).__init__() self.poly = torch.nn.Linear(4, 1) def forward(self, x): return self.poly(x) epochs = 10000 batch_size = 32 model = PR() criterion = torch.nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), 0.01) for i in range(epochs): batch_x, batch_y = get_batch_data(batch_size) out = model(batch_x) loss = criterion(out, batch_y) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if(epochs % 100 == 0): print(f"Epoch:{i+1}/{epochs}, loss:{loss.item}") if(i%1000 == 0): predict = model(features(batch_x)) plt.plot(batch_x.data.numpy(), predict.squeeze(1).data.numpy(), c="r") loss = criterion(predict, batch_y) plt.title(f"Loss:{loss.item}") plt.xlabel("X") plt.ylabel("Y") plt.scatter(batch_x, batch_y) plt.show()哪里要改

plt.plot(batch_x.data.numpy(), predict.squeeze(1).data.numpy(), c="r") loss = criterion(predict, batch_y) plt.title(f"Loss:{loss.item()}") plt.xlabel("X") plt.ylabel("Y") plt.scatter(batch_x, ...
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使用循环神经网络学习汉语拼音的拼写，本次实验重点为准备数据和模型。 1、拼音数据（无声调）：/kaggle/input/pyinin/pinyn.txt 2、定义数据集：采用字符模型，因此一个字符为一个样本。每个样本采用one-hot编码。 3、样本是时间相关的，分别实现序列的随机采样和序列的顺序划分 4、标签Y与X同形状，但时间超前1 5、准备数据：一次梯度更新使用的数据形状为：（时间步，Batch，类别数） 6、实现基本循环神经网络模型 (1)循环单元为nn.RNN或GRU (2)输出层的全连接使用RNN所有时间步的输出 （3）隐状态初始值为0 （4）测试前向传播 （5）如果采用顺序划分，需梯度截断 7、训练：损失函数为平均交叉熵 8、预测：给定一个前缀，进行单步预测和K步预测。按照每一小题输出每段python代码

好的，以下是每一小题对应的Python代码： 1. 读取拼音数据（无声调）： python ... input_seq = torch.tensor([[char_to_idx[c] for c in output_text]], dtype=torch.long) return output_text

用python写出，使用循环神经网络学习汉语拼音的拼写，本次实验重点为准备数据和模型。 拼音数据（无声调）： 定义数据集：采用字符模型，因此一个字符为一个样本。每个样本采用one-hot编码。 样本是时间相关的，分别实现序列的随机采样和序列的顺序划分 标签Y与X同形状，但时间超前1 准备数据：一次梯度更新使用的数据形状为：（时间步，Batch，类别数） 实现基本循环神经网络模型 循环单元为nn.RNN或GRU 输出层的全连接使用RNN所有时间步的输出 隐状态初始值为0 测试前向传播 如果采用顺序划分，需梯度截断 训练：损失函数为平均交叉熵 预测：给定一个前缀，进行单步预测和K步预测。

output = rnn(input).squeeze().detach().numpy() output_idx = output.argmax() return idx_to_char[output_idx] print(predict("shi")) print(predict("yan")) print(predict("lou")) print(predict("tian")) ...

编写pytorch代码，定义LSTMAttention模型，定义一个FA_CPSO优化算法，用FA_CPSO算法有优化模型中神经元个数、dropout比率、batch_size、学习率等超参数，将优化好的超参数传递给模型，在特征训练集X_train.csv和标签训练集y_train.csv上训练模型，将最优的参数设置给模型，在特征测试集X_test.csv和标签测试集y_test.csv上测试模型，进一步优化模型，将优化后的参数设置给模型，并输出测试损失，绘制测试集的预测值和实际值，计算测试集的均方根误差，在预测集上进行预测，设定标签数据最大值的85%为警戒线，绘制预测集的实际值到达的时间和预测值到达的时间

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=best_learning_rate) train_dataset = torch.utils.data.TensorDataset(X_train, y_train) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, ...

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output = model(text).squeeze(1) loss = criterion(output, label) loss.backward() optimizer.step() print('Epoch:', epoch+1) 7. 预测结果 python y_pred = [] for batch in test_iterator: ...

根据提供的data.csv 附件(comment、star），用python语言对外卖评论进行分类，2分类，正向负向，两种方式：sklearn调用以及自己编写模型类。根据分类结果，分别画出正向词云图，负向词云图

with torch.no_grad(): for features, labels in test_loader: outputs = classifier(features) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) y_true.extend(labels.numpy()) y_pred.extend(predicted.numpy())...

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