plt.subplot 深度学习
时间: 2023-10-27 20:47:19 浏览: 37
`plt.subplot` 是 Matplotlib 库中的一个函数,用于在同一个图形窗口中绘制多个子图。它的语法是 `plt.subplot(numRows, numCols, plotNum)`,其中 `numRows` 和 `numCols` 分别表示子图的行数和列数,`plotNum` 表示当前子图的编号。
至于深度学习方面,`plt.subplot` 可以用于可视化深度学习模型的训练过程中的损失函数变化、准确率等指标。我们可以在同一个图形窗口中绘制多个子图,分别展示这些指标随着训练轮次的变化情况。这样可以更直观地观察模型训练的过程和效果。
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成sin函数数据 x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.1) y = np.sin(x) # 可视化sin函数 plt.plot(x, y) plt.show() from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, SimpleRNN # 准备数据 dataX, dataY = [], [] for i in range(len(y)-1): dataX.append(y[i:i+1]) dataY.append(y[i+1]) dataX = np.array(dataX) dataY = np.array(dataY) # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(dataY) * 0.7) test_size = len(dataY) - train_size trainX, testX = np.array(dataX[0:train_size]), np.array(dataX[train_size:len(dataX)]) trainY, testY = np.array(dataY[0:train_size]), np.array(dataY[train_size:len(dataY)]) # 调整输入数据的形状 trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1])) testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1])) # 定义模型结构 model = Sequential() model.add(SimpleRNN(units=10, input_shape=(1, 1))) model.add(Dense(units=1)) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练模型 history = model.fit(trainX, trainY, epochs=1000, validation_data=(testX, testY)) # 可视化损失函数 plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model Loss') plt.ylabel('Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper right') plt.show()梯度可视化
您可以使用以下方法可视化模型的梯度:
```
from keras import backend as K
# 获取梯度函数
get_grads = K.function([model.input], K.gradients(model.output, model.trainable_weights))
# 获取梯度值
grads = get_grads(trainX)
# 可视化梯度
for i in range(len(grads)):
plt.subplot(1, len(grads), i+1)
plt.imshow(grads[i], cmap='coolwarm')
plt.colorbar()
plt.title('Layer {} Gradient'.format(i+1))
plt.show()
```
这将显示每个可训练层的梯度值。注意,梯度可视化通常对于深度学习模型的调试和优化非常有用,但是在实际应用中可能不太常用。
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import PIL import torch from torchvision import transforms import torchvision #调用已经训练好的FCN语义分割网络 model = torchvision.models.segmentation.fcn_resnet101(pretrained=True) model.eval() #读取照片 image=PIL.Image.open('1234.jpg') #照片进行预处理 image_transf=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485,0.456,0.406], std=[0.229,0.224,0.225]) ] ) image_tensor=image_transf(image).unsqueeze(0) output=model(image_tensor)['out'] output.shape #读取图片,进行分割,总共21个通道,因为在21个数据集上训练 #转化为2维图像 outputarg=torch.argmax(output.squeeze(),dim=0).numpy() outputarg def decode_seqmaps(image,label_colors,nc=21): r=np.zeros_like(image).astype(np.uint8) g=np.zeros_like(image).astype(np.uint8) b=np.zeros_like(image).astype(np.uint8) for cla in range(0,nc): idx = image == cla r[idx] = label_colors[cla,0] g[idx] = label_colors[cla,1] b[idx] = label_colors[cla,2] rgbimage= np.stack([r,g,b],axis=2) return rgbimage import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE" label_colors =np.array([(0,0,0), #0=background (128,0,0),(0,128,0),(128,128,0),(0,0,128), #1=airplane,2=bicycle,3=bird,4=boat (128,0,128),(0,128,128),(128,128,128),(64,0,0), #6=bus,7=car,8=cat,9=chair (192,0,0),(64,128,0),(192,128,0),(64,0,128), #10=cow,11=dining table,12=dog,13=horse (192,0,128),(64,128,128),(192,128,128),(0,64,0), #14=motorbike,15=person,16=potted plant,17=sheep (128,64,0),(0,192,0),(128,192,0),(0,64,128) #18=sofa,19=train,20=tv/monitor ]) outputrgb=decode_seqmaps(outputarg,label_colors) plt.figure(figsize=(20,8)) plt.subplot(1,2,1) plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.subplot(1,2,2) plt.imshow(outputrgb) plt.axis('off') plt.subplots_adjust(wspace=0.05) plt.show()使用了哪些深度学习的模型和方法
这段代码是导入了一些常用的Python库和工具,包括:
- numpy:用于数组和矩阵运算的库;
- pandas:用于数据分析和处理的库;
- matplotlib:用于数据可视化的库;
- PIL:Python图像库,用于图像处理和操作;
- torch:PyTorch深度学习框架的库;
- transforms:PyTorch中用于数据预处理的工具;
- torchvision:PyTorch中用于构建计算机视觉模型的框架。
这些库和工具都是在开发计算机视觉模型时会经常用到的,可以方便地处理图像数据、构建模型并进行训练和验证。