YOLO3怎么把tensor结果写入csv?
时间: 2024-05-10 18:19:08 浏览: 18
可以使用Python的csv模块将Tensor结果写入CSV文件中。以下是一个简单的代码示例:
```python
import csv
import numpy as np
import torch
# 假设你有一个形状为 (batch_size, num_classes, num_boxes, 4) 的张量 tensor_result
tensor_result = torch.randn((2, 5, 10, 4))
# 将张量转换为numpy数组,并将其重新排列为 (batch_size * num_boxes, num_classes * 4 + 1) 的形状
# 第一列是box的索引(0到num_boxes-1),接下来的每四列是每个类别的坐标
np_result = tensor_result.numpy()
np_result = np_result.transpose((0, 2, 1, 3)).reshape((-1, 5 * 4 + 1))
# 创建一个名为output.csv的文件,将结果写入其中
with open('output.csv', 'w', newline='') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
writer.writerow(['Box Index', 'Class 1 x', 'Class 1 y', 'Class 1 width', 'Class 1 height', 'Class 2 x', 'Class 2 y', 'Class 2 width', 'Class 2 height', 'Class 3 x', 'Class 3 y', 'Class 3 width', 'Class 3 height', 'Class 4 x', 'Class 4 y', 'Class 4 width', 'Class 4 height', 'Class 5 x', 'Class 5 y', 'Class 5 width', 'Class 5 height'])
for row in np_result:
writer.writerow(row)
```
在这个例子中,我们假设结果张量的第二个维度表示每个类别的坐标(x,y,width和height),并假设有5个类别。我们将张量转换为numpy数组,并将其重新排列为(batch_size * num_boxes, num_classes * 4 + 1)的形状。最后,我们使用csv模块将结果写入output.csv文件中。
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