im = torch.unsqueeze(im, dim=0)

这行代码的作用是将张量 `im` 在第 0 维（即最外层）上新增一维，变成一个四维张量。这通常是为了将一个单张图片的三维张量转换为一个 mini-batch 的四维张量，以便于送入深度学习模型进行训练或推理。具体来说，如果 `im` 的形状为 `(C, H, W)`，那么经过 `torch.unsqueeze(im, dim=0)` 后得到的张量形状为 `(1, C, H, W)`。其中，1 表示 mini-batch 的大小为 1。

相关问题

def _calc(self, h, t, r): # Calculate rotated complex embeddings re_head, im_head = torch.chunk(h, 2, dim=-1) # 头实体：分块 实数域与复数域 re_tail, im_tail = torch.chunk(t, 2, dim=-1) # 尾实体： re_relation, im_relation = torch.chunk(r, 2, dim=-1) # 关系： re_head = torch.unsqueeze(re_head, dim=-1) im_head = torch.unsqueeze(im_head, dim=-1) re_tail = torch.unsqueeze(re_tail, dim=-1) im_tail = torch.unsqueeze(im_tail, dim=-1) # Perform rotation re_h = re_head * re_relation - im_head * im_relation im_h = re_head * im_relation + im_head * re_relation re_t = re_tail * re_relation + im_tail * im_relation im_t = -re_tail * im_relation + im_tail * re_relation # Concatenate real and imaginary part of embeddings h = torch.cat([re_h, im_h], dim=-1) t = torch.cat([re_t, im_t], dim=-1) return h, t解释

这段代码是一个用于在知识图谱中进行实体关系预测的模型中的一个函数。该函数的作用是将头实体、尾实体和关系的复杂向量表示进行旋转，得到新的向量表示。具体来说，该函数首先将头实体、尾实体和关系的复杂向量表示分为实部和虚部两个部分，然后通过旋转公式计算得到新的实部和虚部，最后将实部和虚部拼接起来得到新的向量表示。其中，旋转公式是re_h = re_head * re_relation - im_head * im_relation和im_h = re_head * im_relation + im_head * re_relation，re_t = re_tail * re_relation + im_tail * im_relation和im_t = -re_tail * im_relation + im_tail * re_relation。

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：

   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：

   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：

   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：

   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：

   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。