imgs = batch[f'image{n}']这句代码是什么意思
时间: 2024-04-08 12:31:49 浏览: 16
这段代码是从一个批次(batch)中获取名为`image}`的图像数据。在深度学习训练中,通常会将数据划分为批次处理,每个批次包含一组输入(例如图像)和相应的标签(例如图像的类别)。这段代码的目的是从当前批次中获取指定索引`n`的图像数据。
具体来说,代码中的`batch`是一个包含多个样本的字典或列表,每个样本可能包含多个特征(如图像数据、标签等)。`image{n}`表示字典或列表中的一个键或索引,用于获取对应的图像数据。通过这句代码,可以方便地访问和处理批次中的图像数据。
相关问题
def __getitem__(self, index): path, target = self.imgs[index] with open(path, 'rb') as f: img = Image.open(f).convert('RGB') im_size = img.size img = self.resize(img),这是什么意思啊
这段代码是 ImageNet 类的一个方法 `__getitem__`,用于从数据集中获取一个样本。其中,`index` 参数表示样本的索引号,即要获取的样本在数据集中的位置。该方法实现的步骤如下:
- 从 `self.imgs` 中获取指定索引号 `index` 对应的样本路径 `path` 和标签 `target`。
- 打开图片文件,将图片读入内存,并将图片格式转换为 RGB 模式。
- 获取图片的大小 `im_size`。
- 对读入的图片进行缩放操作,将图片缩放到 `256` 像素大小。该操作使用了在初始化函数中定义的 `self.resize` 属性。
最后,该方法返回一个元组 `(img, target)`,其中 `img` 是经过缩放的图片,`target` 是该图片对应的标签。该方法可以在数据集加载器 DataLoader 中使用,以便对数据集进行迭代操作。例如,可以使用 `dataset[index]` 获取数据集中指定索引号的样本,然后使用 `DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)` 生成一个数据集加载器,以便对数据集中的数据进行批量处理和随机打乱等操作。
给下面这段代码每行注释import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms from model import resnet34 def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image # 指向需要遍历预测的图像文件夹 imgs_root = "../dataset/val" assert os.path.exists(imgs_root), f"file: '{imgs_root}' dose not exist." # 读取指定文件夹下所有jpg图像路径 img_path_list = [os.path.join(imgs_root, i) for i in os.listdir(imgs_root) if i.endswith(".jpg")] # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), f"file: '{json_path}' dose not exist." json_file = open(json_path, "r") class_indict = json.load(json_file) # create model model = resnet34(num_classes=16).to(device) # load model weights weights_path = "./newresNet34.pth" assert os.path.exists(weights_path), f"file: '{weights_path}' dose not exist." model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device)) # prediction model.eval() batch_size = 8 # 每次预测时将多少张图片打包成一个batch with torch.no_grad(): for ids in range(0, len(img_path_list) // batch_size): img_list = [] for img_path in img_path_list[ids * batch_size: (ids + 1) * batch_size]: assert os.path.exists(img_path), f"file: '{img_path}' dose not exist." img = Image.open(img_path) img = data_transform(img) img_list.append(img) # batch img # 将img_list列表中的所有图像打包成一个batch batch_img = torch.stack(img_list, dim=0) # predict class output = model(batch_img.to(device)).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=1) probs, classes = torch.max(predict, dim=1) for idx, (pro, cla) in enumerate(zip(probs, classes)): print("image: {} class: {} prob: {:.3}".format(img_path_list[ids * batch_size + idx], class_indict[str(cla.numpy())], pro.numpy())) if __name__ == '__main__': main()
1. import os:导入操作系统模块
2. import json:导入处理json格式的模块
3. import torch:导入深度学习框架PyTorch模块
4. from PIL import Image:从PIL模块中导入Image模块,用于图像处理
5. from torchvision import transforms:从torchvision模块中导入transforms模块,用于数据预处理
6. from model import resnet34:从自定义模块model中导入resnet34模型
7. def main(): 定义一个名为main的函数
8. device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"):使用GPU加速计算,如果GPU可用,就使用GPU,否则使用CPU
9. data_transform = transforms.Compose([...]):定义一个数据预处理的组合操作,对图像进行缩放、中心裁剪、转换为张量并标准化
10. transforms.Resize(256):将图像缩放至256*256大小
11. transforms.CenterCrop(224):对缩放后的图像从中心裁剪出224*224大小的图像
12. transforms.ToTensor():将图像转换为张量
13. transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]):将张量标准化,均值为0.485、0.456、0.406,标准差为0.229、0.224、0.225
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