for i, params in enumerate(grid_search.param_grid): print(f"Testing combination {i+1}/{len(grid_search.param_grid)}: {params}") grid_search.fit(X_train, y_train) print(f"Score: {grid_search.best_score_:.3f}\n")

这段代码的作用是进行网格搜索，并在每个参数组合完成验证之后输出评分。具体来说，这段代码的执行过程如下：

1. 使用 `enumerate()` 函数遍历 `grid_search.param_grid` 中的每一个参数组合。`i` 表示当前参数组合的索引，`params` 表示当前参数组合的取值。

2. 输出当前正在测试的参数组合的信息，包括当前参数组合的索引、总共需要测试的参数组合数量，以及当前参数组合的取值。

print(f"Testing combination {i+1}/{len(grid_search.param_grid)}: {params}")

3. 使用当前参数组合对 `grid_search` 进行拟合，并在训练集和验证集上进行交叉验证。

grid_search.fit(X_train, y_train)

4. 输出当前参数组合在训练集上的交叉验证分数。

print(f"Score: {grid_search.best_score_:.3f}\n")

其中，`grid_search.best_score_` 表示当前最优的交叉验证分数。在每个参数组合完成验证之后，我们都会输出当前参数组合的交叉验证分数，以便我们及时了解当前参数组合的效果。

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for i ,content in enumerate(path_list): img, xml = content text = img + ' ' + xml + '\n' if i < len(path_list) * ratio: train_f.write(text) else: val_f.write(text) train_f.close() val_f.close()

这段代码的作用是将 `path_list` 中的每个元素（元素为包含图片文件路径和相应的 XML 文件路径的元组）写入到指定的训练集文件和验证集文件中。具体步骤如下：

1. 使用 `enumerate` 函数遍历 `path_list` 中的每个元素，同时获取其索引 `i` 和元素 `content`。
2. 从元素 `content` 中分别获取图片文件路径 `img` 和相应的 XML 文件路径 `xml`。
3. 将图片文件路径和 XML 文件路径以空格分隔，并在末尾添加一个换行符，得到字符串 `text`。
4. 根据指定的比例 `ratio`，将前 `len(path_list) * ratio` 个元素写入到训练集文件中，将剩余元素写入到验证集文件中。
5. 关闭训练集文件和验证集文件。

这段代码的目的是将数据集划分为训练集和验证集，并按照指定比例分别写入到不同的文件中，以便于后续模型训练和评估。

x_train, t_train, x_test, t_test = load_data('F:\\2023\\archive\\train') network = DeepConvNet() network.load_params("deep_convnet_params.pkl") print("calculating test accuracy ... ") sampled = 1000 x_test = x_test[:sampled] t_test = t_test[:sampled] prediect_result = [] for i in x_test: i = np.expand_dims(i, 0) y = network.predict(i) _result = network.predict(i) _result = softmax(_result) result = np.argmax(_result) prediect_result.append(int(result)) acc_number = 0 err_number = 0 for i in range(len(prediect_result)): if prediect_result[i] == t_test[i]: acc_number += 1 else: err_number += 1 print("预测正确数：", acc_number) print("预测错误数：", err_number) print("预测总数：", x_test.shape[0]) print("预测正确率：", acc_number / x_test.shape[0]) classified_ids = [] acc = 0.0 batch_size = 100 for i in range(int(x_test.shape[0] / batch_size)): tx = x_test[i * batch_size:(i + 1) * batch_size] tt = t_test[i * batch_size:(i + 1) * batch_size] y = network.predict(tx, train_flg=False) y = np.argmax(y, axis=1) classified_ids.append(y) acc += np.sum(y == tt) acc = acc / x_test.shape[0] classified_ids = np.array(classified_ids) classified_ids = classified_ids.flatten() max_view = 20 current_view = 1 fig = plt.figure() fig.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0, top=1, hspace=0.2, wspace=0.2) mis_pairs = {} for i, val in enumerate(classified_ids == t_test): if not val: ax = fig.add_subplot(4, 5, current_view, xticks=[], yticks=[]) ax.imshow(x_test[i].reshape(28, 28), cmap=plt.cm.gray_r, interpolation='nearest') mis_pairs[current_view] = (t_test[i], classified_ids[i]) current_view += 1 if current_view > max_view: break print("======= 错误预测结果展示 =======") print("{view index: (label, inference), ...}") print(mis_pairs) plt.show()

这段代码是一个深度卷积神经网络用于对手写数字图像进行分类的代码。首先，通过load_data函数加载训练数据和测试数据集，然后使用DeepConvNet()创建了一个深度卷积神经网络，并通过load_params函数加载了预训练的参数。接着，从测试集中选取了1000个样本进行测试，并用predict函数对每个样本进行预测，将预测结果存储在predict_result列表中。然后，计算预测的正确率，并将错误预测结果展示出来。最后，调用show函数展示错误预测结果。