file = open('./weights.txt', 'w')
时间: 2023-06-13 21:03:04 浏览: 52
这行代码是在Python中创建一个文件对象,用于写入文本内容。它打开了一个名为“weights.txt”的文件,如果该文件不存在则会创建该文件。第二个参数“w”表示以写入模式打开文件,这意味着如果文件已经存在,则会清空文件内容并从头开始写入。如果你想在文件末尾添加新的内容而不是覆盖原有内容,可以使用“a”模式。
相关问题
这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if __name__ == '__main__': main()”,改为对指定文件夹下的左右文件进行预测,并绘制混淆矩阵
好的,你的问题是如何将上述代码修改为对指定文件夹下的所有文件进行预测,并绘制混淆矩阵。
要实现这个功能,你需要进行以下几个步骤:
1. 导入必要的包:
```python
import os
import json
import torch
from PIL import Image
from torchvision import transforms
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from model import convnext_tiny as create_model
```
2. 定义函数 `predict_folder`,用于对指定文件夹下的所有文件进行预测:
```python
def predict_folder(folder_path, model_weight_path, json_path, img_size, num_classes, device):
data_transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(int(img_size * 1.14)),
transforms.CenterCrop(img_size),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
])
# read class_indict
with open(json_path, "r") as f:
class_indict = json.load(f)
# create model
model = create_model(num_classes=num_classes).to(device)
# load model weights
model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device))
model.eval()
y_true = []
y_pred = []
for root, dirs, files in os.walk(folder_path):
for file in files:
img_path = os.path.join(root, file)
assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path)
img = Image.open(img_path)
# [N, C, H, W]
img = data_transform(img)
# expand batch dimension
img = torch.unsqueeze(img, dim=0)
with torch.no_grad():
# predict class
output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu()
predict = torch.softmax(output, dim=0)
predict_cla = torch.argmax(predict).numpy()
y_true.append(class_indict[os.path.basename(root)])
y_pred.append(predict_cla)
return y_true, y_pred
```
这个函数接受五个参数:
- `folder_path`:要预测的文件夹路径。
- `model_weight_path`:模型权重文件路径。
- `json_path`:类别标签文件路径。
- `img_size`:输入图片的大小。
- `num_classes`:分类器的类别数。
- `device`:设备类型。
函数会返回两个列表 `y_true` 和 `y_pred`,分别代表真实标签和预测标签。
3. 加载类别标签:
```python
json_path = './class_indices.json'
assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path)
with open(json_path, "r") as f:
class_indict = json.load(f)
```
4. 调用 `predict_folder` 函数进行预测:
```python
folder_path = './test'
assert os.path.exists(folder_path), "folder: '{}' dose not exist.".format(folder_path)
y_true, y_pred = predict_folder(folder_path, "./weights/best_model.pth", json_path, 224, 5, device)
```
这里假设要预测的文件夹路径为 `./test`,模型权重文件路径为 `./weights/best_model.pth`,输入图片大小为 224,分类器的类别数为 5。
5. 绘制混淆矩阵:
```python
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Blues)
ax.figure.colorbar(im, ax=ax)
ax.set(xticks=np.arange(cm.shape[1]),
yticks=np.arange(cm.shape[0]),
xticklabels=list(class_indict.values()), yticklabels=list(class_indict.values()),
title='Confusion matrix',
ylabel='True label',
xlabel='Predicted label')
plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=45, ha="right",
rotation_mode="anchor")
fmt = 'd'
thresh = cm.max() / 2.
for i in range(cm.shape[0]):
for j in range(cm.shape[1]):
ax.text(j, i, format(cm[i, j], fmt),
ha="center", va="center",
color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")
fig.tight_layout()
plt.show()
```
这里使用了 `sklearn.metrics` 中的 `confusion_matrix` 函数进行混淆矩阵的计算。然后使用 `matplotlib` 绘制混淆矩阵图像。
super(_open_file, self).__init__(open(name, mode)) FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: './weights/model_GRUNet_weights'
这个错误提示表明文件系统无法找到名为 "./weights/model_GRUNet_weights" 的文件或目录。这可能是因为文件不存在、文件路径错误或文件权限不足等原因导致的。
要解决这个问题,你需要确保该文件存在,并且文件路径是正确的。你可以使用 `os.path` 模块来构建正确的文件路径,或者使用绝对路径来指定文件路径。同时,你还需要确保你有读取该文件的权限,可以使用 `os.access()` 函数检查文件的权限。如果文件确实不存在,你需要检查文件名是否正确,并确保文件被正确地保存或生成。
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