for i, val in enumerate(classified_ids == t_test): TypeError: 'bool' object is not iterable
时间: 2024-04-05 21:30:56 浏览: 18
这 error 通常出现在你尝试对一个布尔类型的变量进行迭代操作时。在 Python 中,布尔变量是不可迭代的,因为它们只有两个值:True 和 False。你需要检查一下 `classified_ids` 和 `t_test` 这两个变量的类型和值,看看它们是否符合你预期的类型和值。可能是你在处理这两个变量时发生了一些错误,导致出现了这个 error。你可以尝试使用 `print()` 函数来打印这些变量,以便更好地理解它们的值和类型。另外,你可以考虑修改你的代码逻辑,避免在布尔变量上进行迭代操作。
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classified_ids = np.array(classified_ids) classified_ids = classified_ids.flatten() max_view = 20 current_view = 1 fig = plt.figure() fig.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0, top=1, hspace=0.2, wspace=0.2) mis_pairs = {} for i, val in enumerate(classified_ids == t_test): if not val: ax = fig.add_subplot(4, 5, current_view, xticks=[], yticks=[]) ax.imshow(x_test[i].reshape(28, 28), cmap=plt.cm.gray_r, interpolation='nearest') mis_pairs[current_view] = (t_test[i], classified_ids[i]) current_view += 1 if current_view > max_view: break
这段代码的作用是将分类错误的样本可视化,并将其真实标签和预测标签保存到 mis_pairs 字典中。具体来说,代码首先将 classified_ids 列表转换为形状为 (x_test.shape[0],) 的一维数组,并将其展平为一维,方便后续处理。然后,定义了一个画布 fig,并调用 fig.subplots_adjust 函数设置画布边距和子图之间的间距。接着,使用 for 循环依次遍历测试集数据,并判断当前样本的预测结果是否与真实标签相同。如果当前样本被错误分类,则将其在画布上绘制出来,并将其真实标签和预测标签保存到 mis_pairs 字典中。具体来说,使用 fig.add_subplot 函数在画布上添加一个子图,并设置 xticks 和 yticks 参数为空,以去除子图的坐标轴。然后,使用 imshow 函数在子图上显示当前样本的图像,并使用 cmap=plt.cm.gray_r 参数指定颜色映射为灰度图。最后,将当前子图的编号和对应的真实标签和预测标签保存到 mis_pairs 字典中,并将 current_view 加 1。如果当前绘制的子图数量已经达到了 max_view 的限制,则跳出循环。
x_train, t_train, x_test, t_test = load_data('F:\\2023\\archive\\train') network = DeepConvNet() network.load_params("deep_convnet_params.pkl") print("calculating test accuracy ... ") sampled = 1000 x_test = x_test[:sampled] t_test = t_test[:sampled] prediect_result = [] for i in x_test: i = np.expand_dims(i, 0) y = network.predict(i) _result = network.predict(i) _result = softmax(_result) result = np.argmax(_result) prediect_result.append(int(result)) acc_number = 0 err_number = 0 for i in range(len(prediect_result)): if prediect_result[i] == t_test[i]: acc_number += 1 else: err_number += 1 print("预测正确数:", acc_number) print("预测错误数:", err_number) print("预测总数:", x_test.shape[0]) print("预测正确率:", acc_number / x_test.shape[0]) classified_ids = [] acc = 0.0 batch_size = 100 for i in range(int(x_test.shape[0] / batch_size)): tx = x_test[i * batch_size:(i + 1) * batch_size] tt = t_test[i * batch_size:(i + 1) * batch_size] y = network.predict(tx, train_flg=False) y = np.argmax(y, axis=1) classified_ids.append(y) acc += np.sum(y == tt) acc = acc / x_test.shape[0] classified_ids = np.array(classified_ids) classified_ids = classified_ids.flatten() max_view = 20 current_view = 1 fig = plt.figure() fig.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0, top=1, hspace=0.2, wspace=0.2) mis_pairs = {} for i, val in enumerate(classified_ids == t_test): if not val: ax = fig.add_subplot(4, 5, current_view, xticks=[], yticks=[]) ax.imshow(x_test[i].reshape(28, 28), cmap=plt.cm.gray_r, interpolation='nearest') mis_pairs[current_view] = (t_test[i], classified_ids[i]) current_view += 1 if current_view > max_view: break print("======= 错误预测结果展示 =======") print("{view index: (label, inference), ...}") print(mis_pairs) plt.show()
这段代码是一个深度卷积神经网络用于对手写数字图像进行分类的代码。首先,通过load_data函数加载训练数据和测试数据集,然后使用DeepConvNet()创建了一个深度卷积神经网络,并通过load_params函数加载了预训练的参数。接着,从测试集中选取了1000个样本进行测试,并用predict函数对每个样本进行预测,将预测结果存储在predict_result列表中。然后,计算预测的正确率,并将错误预测结果展示出来。最后,调用show函数展示错误预测结果。