X = norm(X, 0, 255) X = np.uint8(X) print(X.min(), X.max()) X_train = X[train_idx] X_val = X[val_idx] X_test = X[test_idx] Y_train = np.array(list(map(lambda x: mods.index(lbl[x][0]), train_idx))) Y_val = np.array(list(map(lambda x: mods.index(lbl[x][0]), val_idx))) Y_test = np.array(list(map(lambda x: mods.index(lbl[x][0]), test_idx))) print(X_train.shape, Y_train.shape) print(X_val.shape, Y_val.shape) print(X_test.shape, Y_test.shape)解释代码
时间: 2023-06-24 09:08:08 浏览: 48
这段代码主要是对数据进行预处理和划分,具体步骤如下:
1. 对数据X进行归一化,使其数值范围在0到255之间,使用的是norm函数。
2. 将归一化后的数据X转换为无符号8位整型,使用的是np.uint8函数。
3. 打印出X的最小值和最大值,以便检查归一化是否成功。
4. 根据给定的索引train_idx、val_idx和test_idx将数据X划分为训练集、验证集和测试集,分别赋值给X_train、X_val和X_test。
5. 根据相同的索引,将标签lbl中的对应标签转换为数字,然后分别赋值给Y_train、Y_val和Y_test。
6. 打印出数据集的形状和标签的形状,以便检查数据是否划分正确。
相关问题
def Normalization(): img_path = "results" save_path = "Normalresult" img_names = os.listdir(img_path) for img_name in img_names: img = os.path.join(img_path, img_name) img = cv2.imread(img) result = np.zeros(img.shape, dtype=np.float32) result = img / 255.0 # cv2.normalize(img, result, alpha=0, beta=1, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_32F) print(result) image = np.uint8(result * 255.0) print((img == image).all()) # cv2.imshow("norm",result) # cv2.waitKey(1000) cv2.imwrite(os.path.join(save_path, img_name), image)
这段代码的作用是将指定路径下的所有图片进行归一化处理,并将处理后的图片保存到指定的保存路径中。具体来说,代码首先使用 os 库中的 listdir 函数获取指定路径下所有图片的文件名,接着使用循环遍历每个图片文件名。在循环中,使用 cv2 库中的 imread 函数读取当前图片,然后创建一个与当前图片大小相同的全零数组 result,并将当前图片的像素值除以 255.0,从而将像素值变为 [0,1] 的范围。接着,代码将 result 数组中的像素值乘以 255.0 并转换为整型,得到归一化后的图片 image,并使用 cv2 库中的 imwrite 函数将 image 保存到指定的保存路径中。最后,代码对比原始图片和归一化后的图片的像素值是否一致,并输出结果。
LDAM损失函数pytorch代码如下:class LDAMLoss(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).__init__() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下:# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数
好的,以下是使用LDAM损失函数进行模型训练的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
from ldam_loss import LDAMLoss # 导入LDAM损失函数
# 定义模型
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, 3, padding=1)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, 3, padding=1)
self.bn2 = nn.BatchNorm2d(128)
self.conv3 = nn.Conv2d(128, 256, 3, padding=1)
self.bn3 = nn.BatchNorm2d(256)
self.fc1 = nn.Linear(256 * 4 * 4, 1024)
self.fc2 = nn.Linear(1024, 10)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
x = F.max_pool2d(x, 2)
x = F.relu(self.bn2(self.conv2(x)))
x = F.max_pool2d(x, 2)
x = F.relu(self.bn3(self.conv3(x)))
x = F.max_pool2d(x, 2)
x = x.view(-1, 256 * 4 * 4)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 定义数据集和数据加载器
train_dataset = ... # 定义训练集
test_dataset = ... # 定义测试集
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=16, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=16, shuffle=False)
# 定义LDAM损失函数
cls_num_list = ... # 定义每个类别的样本数量
criterion = LDAMLoss(cls_num_list, max_m=0.5, s=30)
# 定义优化器和学习率调度器
model = MyModel().to('cuda')
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)
scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)
# 训练模型
for epoch in range(50):
model.train()
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
data, target = data.to('cuda'), target.to('cuda')
data, target_a, target_b, lam = mixup_fn(data, target)
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = criterion(output, target_a, target_b, lam) # 使用LDAM损失函数
loss.backward()
nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) # 防止梯度爆炸
optimizer.step()
model.eval()
with torch.no_grad():
total = 0
correct = 0
for data, target in test_loader:
data, target = data.to('cuda'), target.to('cuda')
output = model(data)
_, predicted = torch.max(output.data, 1)
total += target.size(0)
correct += (predicted == target).sum().item()
acc = 100 * correct / total
print('Epoch {}: Test Acc = {}%'.format(epoch+1, acc))
scheduler.step()
```
在以上代码中,我们首先定义了一个名为`MyModel`的模型,然后定义了训练集和测试集的数据加载器。接着,我们使用LDAM损失函数来定义模型的损失函数,然后使用Adam优化器来训练模型。在每个epoch结束后,我们使用测试集来评估模型的性能,并使用学习率调度器来调整学习率。