import argparse import time import numpy as np import data import models import os import utils from datetime import datetime

时间: 2023-09-23 12:05:28 浏览: 62
As an AI language model, I cannot perform these operations as it requires access to specific files and dependencies. However, I can explain what this code does. This code imports several Python libraries such as argparse, time, numpy, and datetime. It also imports specific modules from the data, models, os, and utils packages. The argparse library is used to parse command-line arguments. The time library is used to measure the runtime of code snippets. The numpy library is used for numerical computations. The datetime library is used to get the current date and time. The data module likely contains code to load and preprocess data for a machine learning task. The models module likely contains code to define and train machine learning models. The utils module likely contains various utility functions used throughout the code. Overall, this code likely sets up a machine learning pipeline that loads and preprocesses data, trains a model, and saves the trained model for future use.

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下面的代码哪里有问题,帮我改一下from __future__ import print_function import numpy as np import tensorflow import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense,Dropout,Flatten from keras.layers import Conv2D,MaxPooling2D from keras import backend as K import tensorflow as tf import datetime import os np.random.seed(0) from sklearn.model_selection import train_test_split from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt from keras.datasets import mnist images = [] labels = [] (x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data() X = np.array(images) print (X.shape) y = np.array(list(map(int, labels))) print (y.shape) x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.30, random_state=0) print (x_train.shape) print (x_test.shape) print (y_train.shape) print (y_test.shape) ############################ ########## batch_size = 20 num_classes = 4 learning_rate = 0.0001 epochs = 10 img_rows,img_cols = 32 , 32 if K.image_data_format() =='channels_first': x_train =x_train.reshape(x_train.shape[0],1,img_rows,img_cols) x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0],1,img_rows,img_cols) input_shape = (1,img_rows,img_cols) else: x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0],img_rows,img_cols,1) x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0],img_rows,img_cols,1) input_shape =(img_rows,img_cols,1) x_train =x_train.astype('float32') x_test = x_test.astype('float32') x_train /= 255 x_test /= 255 print('x_train shape:',x_train.shape) print(x_train.shape[0],'train samples') print(x_test.shape[0],'test samples')

coding=UTF-8 from flask import Flask, render_template, request, send_from_directory from werkzeug.utils import secure_filename from iconflow.model.colorizer import ReferenceBasedColorizer from skimage.feature import canny as get_canny_feature from torchvision import transforms from PIL import Image import os import datetime import torchvision import cv2 import numpy as np import torch import einops transform_Normalize = torchvision.transforms.Compose([ transforms.Normalize(0.5, 1.0)]) ALLOWED_EXTENSIONS = set([‘png’, ‘jpg’, ‘jpeg’]) app = Flask(name) train_model = ReferenceBasedColorizer() basepath = os.path.join( os.path.dirname(file), ‘images’) # 当前文件所在路径 def allowed_file(filename): return ‘.’ in filename and filename.rsplit(‘.’, 1)[1] in ALLOWED_EXTENSIONS def load_model(log_path=‘/mnt/4T/lzq/IconFlowPaper/checkpoints/normal_model.pt’): global train_model state = torch.load(log_path) train_model.load_state_dict(state[‘net’]) @app.route(“/”, methods=[“GET”, “POST”]) def hello(): if request.method == ‘GET’: return render_template(‘upload.html’) @app.route(‘/upload’, methods=[“GET”, “POST”]) def upload_lnk(): if request.method == ‘GET’: return render_template(‘upload.html’) if request.method == ‘POST’: try: file = request.files['uploadimg'] except Exception: return None if file and allowed_file(file.filename): format = "%Y-%m-%dT%H:%M:%S" now = datetime.datetime.utcnow().strftime(format) filename = now + '_' + file.filename filename = secure_filename(filename) basepath = os.path.join( os.path.dirname(file), ‘images’) # 当前文件所在路径 # upload_path = os.path.join(basepath,secure_filename(f.filename)) file.save(os.path.join(basepath, filename)) else: filename = None return filename @app.route(‘/download/string:filename’, methods=[‘GET’]) def download(filename): if request.method == “GET”: if os.path.isfile(os.path.join(basepath, filename)): return send_from_directory(basepath, filename, as_attachment=True) pass def get_contour(img): x = np.array(img) canny = 0 for layer in np.rollaxis(x, -1): canny |= get_canny_feature(layer, 0) canny = canny.astype(np.uint8) * 255 kernel = np.array([ [0, 1, 1, 1, 0], [1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1], [0, 1, 1, 1, 0], ], dtype=np.uint8) canny = cv2.dilate(canny, kernel) # canny = Image.fromarray(canny) return canny @app.route(‘/embedding//’, methods=[“GET”, “POST”]) def icontran(img, reference): global train_model if request.method == ‘POST’: imgPath = os.path.join(basepath, img) referencePath = os.path.join(basepath, reference) img = cv2.imread(imgPath) if img is None or img.size <= 0: return None contour = get_contour(img).astype(np.float32).copy() contour = 255 - contour reference = cv2.imread(referencePath).astype(np.float32) reference = cv2.cvtColor(reference, cv2.COLOR_BGR2RGB) reference = transform_Normalize(torch.from_numpy(reference).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).float()/ 255.0) contour = transform_Normalize(torch.from_numpy(contour).unsqueeze(0).unsqueeze(0).float()/ 255.0) train_model.eval() transfer = train_model(contour, reference) transfer = transfer.squeeze(0) transfer = (transfer + 0.5).clamp(0, 1).mul_(255).permute(1, 2, 0).type(torch.uint8).numpy() transfer = transfer.numpy() cv2.imwrite(imgPath, transfer) return basepath # success if name == “main”: load_model() app.run(host=‘10.21.16.144’, port=9999, debug=True) 用puthon写一个调用这个服务器的gui

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