代码解读: cnn = model.CNN(img_size=config.img_size, num_class=num_class).to(device) cnn.load_state_dict( torch.load(os.path.join(config.model_path, config.model_name)) ) finalconv_name = 'conv' # hook feature_blobs = [] def hook_feature(module, input, output): feature_blobs.append(output.cpu().data.numpy()) cnn._modules.get(finalconv_name).register_forward_hook(hook_feature) params = list(cnn.parameters()) # get weight only from the last layer(linear) weight_softmax = np.squeeze(params[-2].cpu().data.numpy())

时间: 2024-04-29 16:19:29 浏览: 132
这段代码主要是加载一个预训练的卷积神经网络模型,并获取模型的最后一层的权重。 首先,代码通过调用 `model.CNN` 函数创建一个名为 `cnn` 的卷积神经网络模型,并将模型移动到指定的设备上。其输入图像的尺寸是 `config.img_size`,输出类别数目为 `num_class`。 接下来,代码通过调用 `torch.load` 函数加载预训练模型的参数,并使用 `load_state_dict` 函数将参数加载到 `cnn` 模型中。 然后,代码定义了一个名为 `finalconv_name` 的字符串变量,用于指定模型中最后一层的名称。通过使用 `register_forward_hook` 函数,代码将 `hook_feature` 函数注册到模型的最后一层中,以便在前向传递期间获取该层的输出。 最后,代码获取模型的所有参数,并从最后一层的权重中提取出一个名为 `weight_softmax` 的 numpy 数组,该数组将用于后续的可视化操作。具体来说,它从 `params` 列表中获取最后一层的参数,并使用 `np.squeeze` 函数将其转换为一个一维数组。
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眼科疾病分类python代码

以下是一个简单的眼科疾病分类的Python代码示例,使用了Keras深度学习框架和眼科疾病图像数据集: ```python import os import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers # 设置GPU内存增长 physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU') tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True) # 数据路径和参数 data_path = 'path/to/dataset/' img_height = 256 img_width = 256 batch_size = 32 # 数据预处理 train_ds = keras.preprocessing.image_dataset_from_directory( data_path, validation_split=0.2, subset="training", seed=123, image_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size) val_ds = keras.preprocessing.image_dataset_from_directory( data_path, validation_split=0.2, subset="validation", seed=123, image_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size) class_names = train_ds.class_names num_classes = len(class_names) # 数据增强 data_augmentation = keras.Sequential( [ layers.experimental.preprocessing.RandomFlip("horizontal", input_shape=(img_height, img_width, 3)), layers.experimental.preprocessing.RandomRotation(0.1), layers.experimental.preprocessing.RandomZoom(0.1), ] ) # 构建模型 model = keras.Sequential([ data_augmentation, layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255), layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'), layers.MaxPooling2D(), layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'), layers.MaxPooling2D(), layers.Conv2D(128, 3, padding='same', activation='relu'), layers.MaxPooling2D(), layers.Flatten(), layers.Dense(128, activation='relu'), layers.Dense(num_classes) ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) # 训练模型 epochs = 10 model.fit( train_ds, validation_data=val_ds, epochs=epochs ) # 评估模型 test_ds = keras.preprocessing.image_dataset_from_directory( data_path, seed=123, image_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size) loss, accuracy = model.evaluate(test_ds) print("Accuracy", accuracy) ``` 这个示例代码使用了卷积神经网络(CNN)来训练眼科疾病分类模型。数据集使用了眼科图像数据集,预处理包括数据增强和归一化。在训练过程中,使用了验证集进行模型性能评估,并在测试集上进行最终评估。

faster rcnn训练自己数据集的代码

Faster R-CNN 是一种基于深度学习的目标检测算法,它可以用于训练自己的数据集。下面是 Faster R-CNN 训练自己数据集的代码示例: 1. 准备训练数据集 首先需要准备训练数据集,包括图像和标注文件。标注文件可以是 VOC 格式或 COCO 格式。 2. 安装依赖库和下载代码 需要安装 TensorFlow 和 Keras,以及下载 Faster R-CNN 的代码。 3. 修改配置文件 修改 Faster R-CNN 的配置文件,包括训练和测试的参数、数据集路径以及模型保存路径等。 4. 训练模型 运行训练代码,使用准备好的数据集进行训练,直到模型收敛或达到预设的训练轮数。 5. 测试模型 使用测试数据集对训练好的模型进行测试,评估模型的准确率和召回率等指标。 6. 模型优化 根据测试结果对模型进行优化,包括调整参数、增加数据集大小等。 参考代码: 以下是 Faster R-CNN 训练自己数据集的代码示例。这里以 TensorFlow 和 Keras 为例,代码中的数据集为 VOC 格式。 ```python # 导入依赖库 import tensorflow as tf from keras import backend as K from keras.layers import Input from keras.models import Model from keras.optimizers import Adam from keras.utils import plot_model from keras.callbacks import TensorBoard, ModelCheckpoint from keras_frcnn import config from keras_frcnn import data_generators from keras_frcnn import losses as losses_fn from keras_frcnn import roi_helpers from keras_frcnn import resnet as nn from keras_frcnn import visualize # 设置配置文件 config_output_filename = 'config.pickle' network = 'resnet50' num_epochs = 1000 output_weight_path = './model_frcnn.hdf5' input_weight_path = './resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5' tensorboard_dir = './logs' train_path = './train.txt' test_path = './test.txt' num_rois = 32 horizontal_flips = True vertical_flips = True rot_90 = True output_weight_path = './model_frcnn.hdf5' # 加载配置文件 config = config.Config() config_output_filename = 'config.pickle' # 加载数据集 all_imgs, classes_count, class_mapping = data_generators.get_data(train_path) test_imgs, _, _ = data_generators.get_data(test_path) # 计算平均像素值 if 'bg' not in classes_count: classes_count['bg'] = 0 class_mapping['bg'] = len(class_mapping) config.class_mapping = class_mapping # 计算平均像素值 C = config.num_channels mean_pixel = [103.939, 116.779, 123.68] img_size = (config.im_size, config.im_size) # 组装模型 input_shape_img = (None, None, C) img_input = Input(shape=input_shape_img) roi_input = Input(shape=(num_rois, 4)) shared_layers = nn.nn_base(img_input, trainable=True) # RPN 网络 num_anchors = len(config.anchor_box_scales) * len(config.anchor_box_ratios) rpn_layers = nn.rpn(shared_layers, num_anchors) # RoI 网络 classifier = nn.classifier(shared_layers, roi_input, num_rois, nb_classes=len(classes_count), trainable=True) model_rpn = Model(img_input, rpn_layers) model_classifier = Model([img_input, roi_input], classifier) # 加载权重 model_rpn.load_weights(input_weight_path, by_name=True) model_classifier.load_weights(input_weight_path, by_name=True) # 生成训练数据 data_gen_train = data_generators.get_anchor_gt(all_imgs, classes_count, C, K.image_dim_ordering(), mode='train', \ img_size=img_size, \ num_rois=num_rois, \ horizontal_flips=horizontal_flips, \ vertical_flips=vertical_flips, \ rot_90=rot_90) # 编译模型 optimizer = Adam(lr=1e-5) model_rpn.compile(optimizer=optimizer, loss=[losses_fn.rpn_loss_cls(num_anchors), losses_fn.rpn_loss_regr(num_anchors)]) model_classifier.compile(optimizer=optimizer, loss=[losses_fn.class_loss_cls, losses_fn.class_loss_regr(len(classes_count) - 1)], metrics={'dense_class_{}'.format(len(classes_count)): 'accuracy'}) # 训练模型 epoch_length = 1000 num_epochs = int(num_epochs) iter_num = 0 losses = np.zeros((epoch_length, 5)) rpn_accuracy_rpn_monitor = [] rpn_accuracy_for_epoch = [] start_time = time.time() best_loss = np.Inf class_mapping_inv = {v: k for k, v in class_mapping.items()} print('Starting training') for epoch_num in range(num_epochs): progbar = generic_utils.Progbar(epoch_length) print('Epoch {}/{}'.format(epoch_num + 1, num_epochs)) while True: try: if len(rpn_accuracy_rpn_monitor) == epoch_length and C.verbose: mean_overlapping_bboxes = float(sum(rpn_accuracy_rpn_monitor)) / len(rpn_accuracy_rpn_monitor) rpn_accuracy_rpn_monitor = [] print('Average number of overlapping bounding boxes from RPN = {} for {} previous iterations'.format(mean_overlapping_bboxes, epoch_length)) if mean_overlapping_bboxes == 0: print('RPN is not producing bounding boxes that overlap the ground truth boxes. Check RPN settings or keep training.') X, Y, img_data = next(data_gen_train) loss_rpn = model_rpn.train_on_batch(X, Y) P_rpn = model_rpn.predict_on_batch(X) R = roi_helpers.rpn_to_roi(P_rpn[0], P_rpn[1], C.image_dim_ordering(), use_regr=True, overlap_thresh=0.7, max_boxes=300) X2, Y1, Y2, IouS = roi_helpers.calc_iou(R, img_data, C, class_mapping) if X2 is None: rpn_accuracy_rpn_monitor.append(0) rpn_accuracy_for_epoch.append(0) continue # sampling positive/negative samples neg_samples = np.where(Y1[0, :, -1] == 1) pos_samples = np.where(Y1[0, :, -1] == 0) if len(neg_samples) > 0: neg_samples = neg_samples[0] else: neg_samples = [] if len(pos_samples) > 0: pos_samples = pos_samples[0] else: pos_samples = [] rpn_accuracy_rpn_monitor.append(len(pos_samples)) rpn_accuracy_for_epoch.append((len(pos_samples))) if C.num_rois > 1: if len(pos_samples) < C.num_rois // 2: selected_pos_samples = pos_samples.tolist() else: selected_pos_samples = np.random.choice(pos_samples, C.num_rois // 2, replace=False).tolist() try: selected_neg_samples = np.random.choice(neg_samples, C.num_rois - len(selected_pos_samples), replace=False).tolist() except: selected_neg_samples = np.random.choice(neg_samples, C.num_rois - len(selected_pos_samples), replace=True).tolist() sel_samples = selected_pos_samples + selected_neg_samples else: # in the extreme case where num_rois = 1, we pick a random pos or neg sample selected_pos_samples = pos_samples.tolist() selected_neg_samples = neg_samples.tolist() if np.random.randint(0, 2): sel_samples = random.choice(neg_samples) else: sel_samples = random.choice(pos_samples) loss_class = model_classifier.train_on_batch([X, X2[:, sel_samples, :]], [Y1[:, sel_samples, :], Y2[:, sel_samples, :]]) losses[iter_num, 0] = loss_rpn[1] losses[iter_num, 1] = loss_rpn[2] losses[iter_num, 2] = loss_class[1] losses[iter_num, 3] = loss_class[2] losses[iter_num, 4] = loss_class[3] iter_num += 1 progbar.update(iter_num, [('rpn_cls', np.mean(losses[:iter_num, 0])), ('rpn_regr', np.mean(losses[:iter_num, 1])), ('detector_cls', np.mean(losses[:iter_num, 2])), ('detector_regr', np.mean(losses[:iter_num, 3])), ('mean_overlapping_bboxes', float(sum(rpn_accuracy_for_epoch)) / len(rpn_accuracy_for_epoch))]) if iter_num == epoch_length: loss_rpn_cls = np.mean(losses[:, 0]) loss_rpn_regr = np.mean(losses[:, 1]) loss_class_cls = np.mean(losses[:, 2]) loss_class_regr = np.mean(losses[:, 3]) class_acc = np.mean(losses[:, 4]) mean_overlapping_bboxes = float(sum(rpn_accuracy_for_epoch)) / len(rpn_accuracy_for_epoch) rpn_accuracy_for_epoch = [] if C.verbose: print('Mean number of bounding boxes from RPN overlapping ground truth boxes: {}'.format(mean_overlapping_bboxes)) print('Classifier accuracy for bounding boxes from RPN: {}'.format(class_acc)) print('Loss RPN classifier: {}'.format(loss_rpn_cls)) print('Loss RPN regression: {}'.format(loss_rpn_regr)) print('Loss Detector classifier: {}'.format(loss_class_cls)) print('Loss Detector regression: {}'.format(loss_class_regr)) print('Elapsed time: {}'.format(time.time() - start_time)) curr_loss = loss_rpn_cls + loss_rpn_regr + loss_class_cls + loss_class_regr iter_num = 0 start_time = time.time() if curr_loss < best_loss: if C.verbose: print('Total loss decreased from {} to {}, saving weights'.format(best_loss, curr_loss)) best_loss = curr_loss model_rpn.save_weights(output_weight_path) model_classifier.save_weights(output_weight_path) break except Exception as e: print('Exception: {}'.format(e)) continue print('Training complete, exiting.') ``` 这是一个简单的 Faster R-CNN 训练自己数据集的示例代码,可以根据自己的数据集和需求进行修改和优化。
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