metric_logger = utils.MetricLogger(delimiter=" ")

时间: 2023-05-19 08:06:05 浏览: 150
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PyPI 官网下载 | windchill_metric_config-0.0.17-py3-none-any.whl

这是一个 Python 代码中的一行，它创建了一个名为 metric_logger 的对象，这个对象是由 utils 模块中的 MetricLogger 类创建的。delimiter 参数指定了 metric_logger 对象在记录日志时使用的分隔符。
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Python库 | pytorch_metric_learning-1.1.1.dev0-py3-none-any.whl

资源分类：Python库 所属语言：Python 使用前提：需要解压 资源全名：pytorch_metric_learning-1.1.1.dev0-py3-none-any.whl 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.csdn.net/article/details/101784059

解释metric_logger = utils.MetricLogger(delimiter=" ")

metric_logger = utils.MetricLogger(delimiter=" ") # 记录指标 metric_logger.update(loss=0.5, accuracy=0.8) metric_logger.update(loss=0.3, accuracy=0.9) metric_logger.update(loss=0.2, accuracy=0.95) #...

metric_logger = utils.MetricLogger(delimiter=" ") metric_logger.add_meter('lr', utils.SmoothedValue(window_size=1, fmt='{value:.6f}'))

这段代码使用metric_logger对象的add_meter方法为指标记录器添加了一个名为lr的计量器。计量器使用utils.SmoothedValue类实例化，其中window_size参数指定了平滑窗口的大小，fmt参数指定了格式化输出的...

AttributeError: module 'pytorch_metric_learning.utils.common_functions' has no attribute 'Identity'

Identity是一个pytorch_metric_learning.utils.common_functions模块中的类，它用于定义一个简单的恒等映射。 你需要检查你正在使用的pytorch_metric_learning版本是否支持Identity类。如果不支持，你可以尝试使用...

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt ## Let us define a plt function for simplicity def plt_loss(x,training_metric,testing_metric,ax,colors = ['b']): ax.plot(x,training_metric,'b',label = 'Train') ax.plot(x,testing_metric,'k',label = 'Test') ax.set_xlabel('Epochs') ax.set_ylabel('Accuarcy')# ax.set_ylabel('Categorical Crossentropy Loss') plt.legend() plt.grid() plt.show() tf.keras.utils.set_random_seed(1) ## We import the Minist Dataset using Keras.datasets (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data() ## We first vectorize the image (28*28) into a vector （784） train_data = train_data.reshape(train_data.shape[0],train_data.shape[1]*train_data.shape[2]) # 60000*784 test_data = test_data.reshape(test_data.shape[0],test_data.shape[1]*test_data.shape[2]) # 10000*784 ## We next change label number to a 10 dimensional vector, e.g., 1->[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0] train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels,10) test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels,10) ## start to build a MLP model N_batch_size = 5000 N_epochs = 100 lr = 0.01 # ## we build a three layer model, 784 -> 64 -> 10 MLP_3 = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(64, input_shape=(784,),activation='relu'), keras.layers.Dense(10,activation='softmax') ]) MLP_3.compile( optimizer=keras.optimizers.Adam(lr), loss= 'categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy'] ) History = MLP_3.fit(train_data,train_labels, batch_size = N_batch_size, epochs = N_epochs,validation_data=(test_data,test_labels), shuffle=False) train_acc = History.history['accuracy'] test_acc = History.history['val_accuracy']模仿此段代码，写一个双隐层感知器（输入层784，第一隐层128，第二隐层64，输出层10）

def plt_loss(x,training_metric,testing_metric,ax,colors = ['b']): ax.plot(x,training_metric,'b',label = 'Train') ax.plot(x,testing_metric,'k',label = 'Test') ax.set_xlabel('Epochs') ax.set_...

loss_metric = 0.0 target_norm = F.normalize(target) # print('target_norm:',target_norm.size()) target_clf = self.classifier_layer(target,None) # print('target_clf:',target_clf.size()) target_logits = torch.nn.functional.softmax(target_clf, dim=1) # print(target_logits[0]) for c in range(self.num_class): logits_c = target_logits[:, c].reshape((target_logits.shape[0],1)) # (B, 1) # print('logits_c:',logits_c.size()) # print('logits_c:',logits_c[0]) # print('target_norm:',target_norm[0]) target_sample_c = logits_c * target_norm # print('target_sample_C:',target_sample_c[0]) # print('target_sample_c:',target_sample_c.size()) source_w_norm = F.normalize(self.classifier_layer.weight) # print('source_w_norm:',source_w_norm.size()) source_w_norm_c = source_w_norm[c] # print('source_w_norm_c:',source_w_norm_c.size()) metric_loss_c = torch.mean(F.linear(target_sample_c, source_w_norm_c)) # print('metric_loss_c:',metric_loss_c.size()) loss_metric += metric_loss_c metric_loss = 1 - (loss_metric / self.num_class)

这段代码是一个计算度量损失（metric loss）的过程。下面是对每个步骤的解释： 1. loss_metric = 0.0：初始化度量损失为0。 2. target_norm = F.normalize(target)：对 target 张量进行归一化处理，使用 F....

net = LeNet5() paddle.summary(net,(-1,1,img_size,img_size)) from paddle.metric import Accuracy save_dir = "model/lenet_2" epoch = 5 lr = 0.01 weight_decay = 5e-4 batch_size = 64 model = paddle.Model(net) optim = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=lr,parameter=model.parameters(),weight_decay=weight_decay) model.prepare(optim,paddle.nn.CrossEntropyloss(),paddle.nn.Accuracy()) model.fit(train_dataset,epochs=epoch,batch_size=batch_size,save_dir=save_dir,verbose=1) best_model_path = "model/lenet_2/final.pdparams" net = LeNet5() model = paddle.Model(net) model.load(best_model_path) model.prepare(optim,paddle.nn.CrossEntropyloss(),Accuracy()) results = model.evaluate(test_dataset,batch_size=batch_size,verbose=1) print(results)在pytorch中如何表示

from torch.utils.data import DataLoader class LeNet5(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet5, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5) self.pool1 = nn.MaxPool2d(2) self.conv2 = nn....

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt Let us define a plt function for simplicity def plt_loss(x,training_metric,testing_metric,ax,colors = ['b']): ax.plot(x,training_metric,'b',label = 'Train') ax.plot(x,testing_metric,'k',label = 'Test') ax.set_xlabel('Epochs') ax.set_ylabel('Accuracy') plt.legend() plt.grid() plt.show() tf.keras.utils.set_random_seed(1) We import the Minist Dataset using Keras.datasets (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data() We first vectorize the image (28*28) into a vector （784） train_data = train_data.reshape(train_data.shape[0],train_data.shape[1]train_data.shape[2]) # 60000784 test_data = test_data.reshape(test_data.shape[0],test_data.shape[1]test_data.shape[2]) # 10000784 We next change label number to a 10 dimensional vector, e.g., 1-> train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels,10) test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels,10) start to build a MLP model N_batch_size = 5000 N_epochs = 100 lr = 0.01 we build a three layer model, 784 -> 64 -> 10 MLP_3 = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(128, input_shape=(784,),activation='relu'), keras.layers.Dense(64, activation='relu'), keras.layers.Dense(10,activation='softmax') ]) MLP_3.compile( optimizer=keras.optimizers.Adam(lr), loss= 'categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy'] ) History = MLP_3.fit(train_data,train_labels, batch_size = N_batch_size, epochs = N_epochs,validation_data=(test_data,test_labels), shuffle=False) train_acc = History.history['accuracy'] test_acc = History.history对于该模型，使用不同数量的训练数据（5000，10000，15000，…，60000,公差=5000的等差数列），绘制训练集和测试集准确率（纵轴）关于训练数据大小(横轴)的曲线

def plt_loss(x,training_metric,testing_metric,ax,colors = ['b']): ax.plot(x,training_metric,'b',label = 'Train') ax.plot(x,testing_metric,'k',label = 'Test') ax.set_xlabel('Epochs') ax.set_ylabel...

# 加载数据集 dataset = ImageFolder("D:/wjd/2", transform=transform) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) # 提取特征向量 features = [] with torch.no_grad(): for images, _ in dataloader: outputs = model(images) features.append(outputs) features = torch.cat(features, dim=0) features = features.numpy() from sklearn.cluster import DBSCAN # 使用DBSCAN算法进行聚类 dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5, metric='euclidean') labels = dbscan.fit_predict(features) import matplotlib.pyplot as plt # 将聚类结果可视化 plt.scatter(features[:, 0], features[:, 1], c=labels) plt.show() save_path = "D:/jk" if not os.path.exists(save_path): os.mkdir(save_path) # 将每个聚类结果单独保存到对应的文件夹中 for i in set(labels): class_path = os.path.join(save_path, str(i)) if not os.path.exists(class_path): os.mkdir(class_path) for j in range(len(labels)): if labels[j] == i: img_path = dataset.imgs[j][0] img_name = os.path.basename(img_path) save_name = os.path.join(class_path, img_name) shutil.copy(img_path, save_name)，想换成高斯混合模型聚类对数据集进行聚类，然后自动确定聚类数量，因为我也不知道会聚成几类，然后将聚类的结果保存在这个路径D:\jk下

To perform clustering on the dataset using Gaussian Mixture Model (GMM), you can use the GaussianMixture class from the sklearn.mixture module. Here's an example code snippet: ...

summary_metric = {} raw_metrics = utils.init_metrics(sample=sample)

第一行创建了一个空字典 summary_metric，而第二行调用了一个 utils 模块中的函数 init_metrics()，将返回值赋给了变量 raw_metrics。根据函数名和参数名，可以猜测这个函数的作用是初始化一些度量指标，...

详细解释一下这段代码，每一句都要进行注解：for _, (tr_idx, te_idx) in enumerate(tqdm(groups, total=5, desc="Folds")): tr_idx = pd.Series(tr_idx).sample(n=2000000,random_state=42).values multioutput_regressor = LGBMMultiOutputRegressor(lgb.LGBMRegressor(**best_params_)) x_train = train.loc[tr_idx, cols].to_numpy() y_train = train.loc[tr_idx, pcols].to_numpy() x_test = train.loc[te_idx, cols].to_numpy() y_test = train.loc[te_idx, pcols].to_numpy() multioutput_regressor.fit( x_train, y_train, eval_set=(x_test, y_test), eval_metric=custom_average_precision, early_stopping_rounds=15, verbose = 0, ) regs.append(multioutput_regressor) cv = metrics.average_precision_score(y_test, multioutput_regressor.predict(x_test).clip(0.0,1.0)) cvs.append(cv) print(cvs) print(np.mean(cvs))

eval_metric指定了评估指标为自定义的平均精度（custom_average_precision），early_stopping_rounds表示在15轮内没有提升则停止训练，verbose=0表示不输出训练过程中的日志信息。 python regs.append...

points_coordinate = np.random.rand(num_points, 2) # generate coordinate of points distance_matrix = spatial.distance.cdist(points_coordinate, points_coordinate, metric='euclidean')是什么意思

distance_matrix = spatial.distance.cdist(points_coordinate, points_coordinate, metric='euclidean') 这行代码使用了Scipy库中的spatial模块中的cdist函数，计算了随机生成的坐标点之间的欧几里得距离，...

def euclidean_Metric(N_x=np.zeros((1, 1)),N_y=np.zeros((1, 1))):

def euclidean_Metric(N_x=np.zeros((1, 1)), N_y=np.zeros((1, 1))): """ 计算两个向量之间的欧几里得距离 :param N_x: 向量 x :param N_y: 向量 y :return: 两个向量之间的欧几里得距离 """ return np.sqrt...

请详细解释一下这段代码，每一句需要注解：for , (tr_idx, te_idx) in enumerate(tqdm(groups, total=5, desc="Folds")): tr_idx = pd.Series(tr_idx).sample(n=2000000,random_state=42).values multioutput_regressor = LGBMMultiOutputRegressor(lgb.LGBMRegressor(**best_params)) x_train = train.loc[tr_idx, cols].to_numpy() y_train = train.loc[tr_idx, pcols].to_numpy() x_test = train.loc[te_idx, cols].to_numpy() y_test = train.loc[te_idx, pcols].to_numpy() multioutput_regressor.fit( x_train, y_train, eval_set=(x_test, y_test), eval_metric=custom_average_precision, early_stopping_rounds=15, verbose = 0, ) regs.append(multioutput_regressor) cv = metrics.average_precision_score(y_test, multioutput_regressor.predict(x_test).clip(0.0,1.0)) cvs.append(cv) print(cvs) print(np.mean(cvs))

eval_metric=custom_average_precision, early_stopping_rounds=15, verbose = 0, ) 使用训练集数据拟合 multioutput_regressor 模型，并在每个训练周期后使用测试集数据计算平均精度（custom_average_...

我的训练模型：def trainModel(trainX1,trainX2,trainY1,trainY2,config): ''' trainX，trainY: 训练LSTM模型所需要的数据 config: 配置文件 ''' model = LSTNetAttention(trainX1,trainX2,trainY1,trainY2,config) model.summary() model.compile(optimizer=config.optimizer, loss=config.loss_metric) #model.compile(optimizer=Adam(lr=0.001), loss=config.loss_metric) model.fit([trainX1,trainX2], [trainY1,trainY2], epochs=config.epochs, batch_size=config.lstm_batch_size, verbose=config.verbose,validation_split=0.2, callbacks=[my_early_stopping]) return model， 看看需要改吗

model.compile(optimizer=config.optimizer, loss=config.loss_metric) model.fit([trainX1,trainX2], [trainY1,trainY2], epochs=config.epochs, batch_size=config.lstm_batch_size, verbose=config.verbose,...

X = data[data.columns[1:]] print(X.describe()) std = preprocessing.StandardScaler() X_std = std.fit_transform(X) db = DBSCAN(eps=0.1, min_samples=5, metric='precomputed') db.fit_predict(X_std) # 绘制簇树状图 dbscan_model = DBSCAN(eps=0.1, min_samples=5) dbscan_model.fit(X_std) core_samples_mask = np.zeros_like(db.labels_, dtype=bool) core_samples_mask[dbscan_model.core_sample_indices_] = True labels = dbscan_model.labels_ n_clusters_ = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0) n_noise_ = list(labels).count(-1) plt.figure(figsize=(10, 7)) G = hierarchy.dendrogram( hierarchy.linkage(X_std.toarray(), method='ward'), truncate_mode='level', p=n_clusters_, show_contracted=True ) plt.xlabel('Density threshold') plt.ylabel('Number of clusters') plt.show()

好的，以下是我为您提供的改进版本： 1. 变量名尽量使用具有描述性的名称，方便自己和他人理解代码含义。 2. 尽量避免单行代码过长，可将其拆分成多行。 3. 将代码分成若干个函数，提高代码的可读性和可维护性。...

metric_logger.add_meter('lr', utils.SmoothedValue(window_size=1, fmt='{value:.6f}'))

这行代码是在metric_logger对象上添加一个名为lr的计量器，计量器的值是一个SmoothedValue对象。SmoothedValue对象是一个平滑处理数值的工具，可以用来计算窗口内的平均值。在这个例子中，window_size=1...

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