prediction = model(input1, input2)
时间: 2024-05-18 13:14:51 浏览: 11
这段代码看起来像是在 PyTorch 中使用一个已经定义好的模型 model 对输入 input1 和 input2 进行运算,从而得到一个输出 prediction。其中 input1 和 input2 可能是 Tensor 对象,也可能是 Variable 对象(如果使用的是 PyTorch 0.4 及以下版本)。模型的输入和输出的具体含义取决于模型的定义,不同的模型可能需要不同的输入和输出。如果需要更多的上下文或代码,可以提供给我,这样我可以给出更准确的答案。
相关问题
model.eval() if cuda: input1 = input1.cuda() input2 = input2.cuda() with torch.no_grad(): prediction = model(input1, input2) temp = prediction.cpu() temp = temp.detach().numpy() if height <= opt.crop_height and width <= opt.crop_width: temp = temp[0, opt.crop_height - height: opt.crop_height, opt.crop_width - width: opt.crop_width] else: temp = temp[0, :, :] skimage.io.imsave(savename, (temp * 256).astype('uint16'))
这段代码是模型进行推理的过程,首先将模型设置为评估模式(eval),然后将输入数据传入模型,得到预测结果。如果使用了 GPU 计算,需要将输入数据移动到 GPU 上。使用 torch.no_grad() 可以避免在推理过程中计算梯度。得到的预测结果是一个 PyTorch Tensor 类型,需要使用 .cpu() 将其移回 CPU 上,并使用 .detach() 将其与计算图分离,以便后续的操作不会影响计算图。将 Tensor 转化为 numpy 数组后,根据图片的尺寸进行裁剪(如果需要)。最后将预测结果保存为一张图片。这个函数的输入参数包括左右图片的 Tensor,模型,输出图片的文件名和一些其他的参数,返回值是 None。
input_image = Input(shape=(L, H)) dropout1 = Dropout(0.25)(input_image) dense1 = Dense(4096, input_shape=(L, H) , activation='relu')(dropout1) bn1 = BatchNormalization(momentum=0.93, axis=-1)(dense1) dropout2 = Dropout(0.25)(bn1) dense2 = Dense(4096, activation='relu')(dropout2) bn2 = BatchNormalization(momentum=0.93, axis=-1)(dense2) dropout3 = Dropout(0.25)(bn2) dense3 = Dense(35, activation='relu')(dropout3) input_numeric = Input(shape=(M,N)) concat = K.concatenate([input_numeric, dense3], axis=2) bn4 = BatchNormalization(momentum=0.93, axis=-1)(concat) dropout4 = Dropout(0.5)(bn4) output = Dense(26, activation='softmax')(dropout4) model = Model(inputs=[input_image, input_numeric], outputs=output) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.001), metrics=['accuracy']) model.fit([train_img_x, train_data_x], train_y, batch_size=15, epochs=10, validation_split=0.2) prediction = model.predict([train_img_x, train_data_x]) 报错`validation_split` is only supported for Tensors or NumPy arrays, found following types in the input: [<class 'torch.Tensor'>, <class 'torch.Tensor'>] ,如何解决
这个错误提示表明 `validation_split` 参数只支持 Tensor 或 NumPy 数组类型,但是这里输入的类型是 Torch Tensor。因此,需要将输入类型转换为 NumPy 数组类型。可以使用 `.numpy()` 方法将 Torch Tensor 转换为 NumPy 数组,例如:
```
prediction = model.predict([train_img_x.numpy(), train_data_x.numpy()])
```
这样就可以将 Torch Tensor 转换为 NumPy 数组,然后传递给 `predict` 方法进行预测。
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