ckpt文件如何测试数据

时间: 2023-03-26 17:02:59 浏览: 173
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如何对数据进行测试？

ckpt 文件可以通过 TensorFlow 的 restore 方法加载模型，然后使用测试数据进行测试。具体步骤如下： 1. 定义模型结构和参数 2. 使用 TensorFlow 的 saver.restore 方法加载 ckpt 文件 3. 准备测试数据 4. 使用加载的模型对测试数据进行预测 5. 分析预测结果，评估模型性能 需要注意的是，ckpt 文件必须与模型结构和参数相对应，否则无法正确加载模型。
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2. 然后需要读取测试数据目录中的文件，并对每个文件进行分类预测，可以使用以下代码： python import os from Levenshtein import hamming test_data_dir = 'testData' correct_count = 0 wrong_count = 0 ...

class Config(object): """配置参数""" def __init__(self, dataset, embedding): self.model_name = 'Transformer' self.train_path = dataset + '/data/train.txt' # 训练集 self.dev_path = dataset + '/data/dev.txt' # 验证集 self.test_path = dataset + '/data/test.txt' # 测试集 self.class_list = [x.strip() for x in open( dataset + '/data/class.txt', encoding='utf-8').readlines()] # 类别名单 self.vocab_path = dataset + '/data/vocab.pkl' # 词表 self.save_path = dataset + '/saved_dict/' + self.model_name + '.ckpt' # 模型训练结果 self.log_path = dataset + '/log/' + self.model_name self.embedding_pretrained = torch.tensor( np.load(dataset + '/data/' + embedding)["embeddings"].astype('float32'))\ if embedding != 'random' else None # 预训练词向量 self.device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 设备

- test_path: 测试集数据文件路径。 - class_list: 类别名单，从数据集中读取，用于表示文本分类的类别。 - vocab_path: 词表文件路径，用于存储文本中出现的所有单词。 - save_path: 模型训练结果保存路径，用于...

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解释一下这段代码：def phsical_loss(y_true, y_pred): y_true =tf.cast(y_true, y_pred.dtype) loss_real=tf.keras.losses.MSE(y_true[0],y_pred[0]) loss_img= tf.keras.losses.MSE(y_true[1],y_pred[1]) amp_ture=tf.pow(y_true[0],2)+tf.pow(y_true[1],2) amp_pred=tf.pow(y_pred[0],2)+tf.pow(y_pred[1],2) loss_amp=tf.keras.losses.MSE(amp_ture,amp_pred) return loss_real+loss_img+loss_amp#两个子模型各加一个完整约束 model_in=tf.keras.Input((16,16,1)) model_real_out=ResNet18([2,2,2,2])(model_in) model_img_out=ResNet18([2,2,2,2])(model_in) model_all=tf.keras.Model(model_in,[model_real_out,model_img_out]) model_all.compile(loss=phsical_loss, optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(tf.keras.optimizers.schedules.InverseTimeDecay( 0.001, decay_steps=250*100, decay_rate=1, staircase=False)), metrics=['mse']) checkpoint_save_path= "C:\\Users\\Root\\Desktop\\bysj\\model_all.ckpt" if os.path.exists(checkpoint_save_path + '.index'): print('------------------load model all---------------------') model_all.load_weights(checkpoint_save_path) train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_image1, (train_label1, train_label2))).batch(128) test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_image1, (test_label1, test_label2))).batch(128)

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