parser.add_argument("--val_noiseL", type=float, default=50, help='noise level used on validation set')怎么指定高斯噪声
时间: 2024-05-10 21:14:53 浏览: 17
可以使用numpy中的random.randn函数生成指定均值和标准差的高斯噪声。你可以将生成的噪声加到验证集上,以测试模型在不同噪声水平下的性能。
下面是一个示例代码片段,可以生成均值为0,标准差为50的高斯噪声并将其加到验证集上:
```python
import numpy as np
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description='Add Gaussian noise to validation set')
parser.add_argument("--val_noiseL", type=float, default=50, help='noise level used on validation set')
args = parser.parse_args()
# 读取验证集数据
val_data = ...
# 生成高斯噪声
noise = np.random.randn(*val_data.shape) * args.val_noiseL
# 将噪声加到验证集上
val_data_noisy = val_data + noise
```
在上面的示例中,`val_data`是验证集的数据,`args.val_noiseL`是指定的高斯噪声的标准差。生成的高斯噪声的形状与`val_data`相同,使用`*val_data.shape`实现。最终,将生成的噪声加到`val_data`上,得到包含噪声的验证集`val_data_noisy`。
相关问题
怎么更改parser.add_argument("--val_noiseL", type=float, default=50, help='noise level used on validation set')为指定高斯噪声
您可以通过如下方式更改 `parser.add_argument("--val_noiseL", type=float, default=50, help='noise level used on validation set')` 为指定高斯噪声:
```python
parser.add_argument("--val_noiseL", type=float, nargs='+', default=[50], help='noise level used on validation set')
```
然后在训练或测试时,您可以指定高斯噪声的标准差,例如:
```bash
python train.py --val_noiseL 25 # 指定高斯噪声的标准差为 25
```
在代码中,您可以通过 `args.val_noiseL` 获取指定的高斯噪声标准差列表,例如:
```python
val_noiseL = args.val_noiseL if isinstance(args.val_noiseL, list) else [args.val_noiseL]
```
然后在代码中使用高斯噪声时,您可以通过以下方式生成:
```python
noise = torch.randn_like(img) * noise_std / 255.0
```
其中, `noise_std` 是从 `val_noiseL` 列表中随机选择一个噪声标准差。
怎么更改parser.add_argument("--test_noiseL", type=float, default=50, help='noise level used on test set')为高斯噪声
你可以将 `--test_noiseL` 参数的类型从 `float` 改为 `str`,并增加一个新的参数 `--test_noise_type` 来指定噪声类型,然后在代码中根据 `--test_noise_type` 的值来生成不同类型的噪声。具体实现可以参考下面的代码:
```python
import argparse
import numpy as np
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--test_noise_type", type=str, default='gaussian', help='type of noise used on test set')
parser.add_argument("--test_noiseL", type=str, default='50', help='noise level used on test set')
args = parser.parse_args()
# 解析噪声类型和噪声水平
test_noise_type = args.test_noise_type
test_noiseL = float(args.test_noiseL)
# 根据噪声类型生成不同类型的噪声
if test_noise_type == 'gaussian':
# 生成高斯噪声
noise = np.random.normal(scale=test_noiseL, size=(100,))
elif test_noise_type == 'uniform':
# 生成均匀分布噪声
noise = np.random.uniform(low=-test_noiseL, high=test_noiseL, size=(100,))
else:
raise ValueError('Unknown noise type: {}'.format(test_noise_type))
```
这样,你就可以通过指定 `--test_noise_type` 参数来生成不同类型的噪声,而 `--test_noiseL` 参数则指定噪声的水平。例如,下面的命令将生成均匀分布噪声,噪声水平为 20:
```
python your_script.py --test_noise_type uniform --test_noiseL 20
```