preds, maxvals = get_final_preds( config, output.clone().cpu().numpy(), c, s) all_preds[idx:idx + num_images, :, 0:2] = preds[:, :, 0:2] all_preds[idx:idx + num_images, :, 2:3] = maxvals 这段是HRNet 代码中的部分代码,这段代码是什么意思?如果想修改最后输出文件pred .mat 的内容,是修改此部分吗
时间: 2024-04-05 13:32:56 浏览: 18
这段代码是HRNet中生成预测结果的部分。具体地说,它使用get_final_preds函数从网络输出中获取预测结果preds和置信度maxvals,然后将它们存储到all_preds数组中。其中,preds保存预测的关键点坐标,maxvals保存每个关键点的置信度(即预测的可靠程度)。这段代码的作用是将预测结果保存到all_preds数组中,以便后续处理和可视化。
如果你想修改最后输出文件pred .mat的内容,需要找到生成preds和maxvals的代码部分,并根据需要修改其输出格式和内容。在HRNet中,这部分代码可能涉及到预处理、数据加载、模型推理等多个部分,具体需要根据你的需求进行搜索和调整。不过,可以肯定的是,修改all_preds数组中的内容并不会直接影响输出文件pred .mat的内容。
相关问题
这段程序的功能? for subject_id, model_file in personalised_cps.items(): model = torch.load(model_file, map_location=config.device) subj_dev_labels, subj_dev_preds = get_predictions(model=model, task=PERSONALISATION, data_loader=id2data_loaders[subject_id]['devel'], use_gpu=use_gpu) all_dev_labels.append(subj_dev_labels) all_dev_preds.append(subj_dev_preds) all_dev_ids.extend([subject_id]*subj_dev_labels.shape[0]) subj_test_labels, subj_test_preds = get_predictions(model=model, task=PERSONALISATION, data_loader=id2data_loaders[subject_id]['test'], use_gpu=use_gpu) all_test_labels.append(subj_test_labels) all_test_preds.append(subj_test_preds) all_test_ids.extend([subject_id]*subj_test_labels.shape[0]) all_dev_labels = np.concatenate(all_dev_labels) all_dev_preds = np.concatenate(all_dev_preds) all_test_labels = np.concatenate(all_test_labels) all_test_preds = np.concatenate(all_test_preds)
这段程序的功能是进行个性化推荐的模型评估。首先,它遍历一个包含个性化模型文件路径的字典 personalized_cps,通过使用torch.load加载模型,并在指定设备上进行评估。对于每个模型,它会将开发集和测试集的真实标签和预测值存储在相应的数组 all_dev_labels、all_dev_preds、all_test_labels 和 all_test_preds 中,同时将子主题的 id 存储在 all_dev_ids 和 all_test_ids 中。最后,它使用 numpy.concatenate 将所有主题的标签和预测值合并成一个数组,以便进行后续的模型评估。
correct_preds +=torch.sum(preds==labels.data) total_preds+=len(labels) accuracy=correct_preds.double()/total_preds 检查并优化代码
这段代码的作用是计算模型的准确率。具体来说,correct_preds记录了模型预测正确的样本数,total_preds记录了总样本数,accuracy则是准确率。
这段代码的实现比较简单,也比较高效。但是有一些可以改进的地方。具体来说:
1. 可以使用PyTorch内置的函数来简化代码。例如,可以使用torch.eq()函数来代替"=="操作符,这样可以提高代码的可读性和效率。
2. 可以使用PyTorch的数据并行功能来加速模型的训练。数据并行可以将单个模型的训练分布到多个GPU上并行计算,从而加快模型训练的速度。
3. 可以使用优化器来调整模型的学习率和其他参数,以提高模型的准确性和收敛速度。常见的优化器包括Adam、SGD等。
综上所述,下面是优化后的代码:
```python
correct_preds = torch.sum(torch.eq(preds, labels.data))
total_preds = len(labels)
accuracy = correct_preds.double() / total_preds
```
当然,优化的具体方式还需要根据实际情况进行选择。
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