train_data_dir = 'training_set' validation_data_dir = 'test_set' nb_train_samples = 41468 # 总训练样本数 nb_val_samples = 10485 # 总验证样本数 epochs = 20 batch_size = 16解析每句代码的作用

时间: 2023-11-22 15:51:58 浏览: 62
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训练数据集，测试数据集

1. `train_data_dir = 'training_set'`: 定义训练数据集的路径为当前目录下的名为“training_set”的文件夹。 2. `validation_data_dir = 'test_set'`: 定义验证数据集的路径为当前目录下的名为“test_set”的文件夹。 3. `nb_train_samples = 41468`: 定义训练数据集的总样本数为41468。 4. `nb_val_samples = 10485`: 定义验证数据集的总样本数为10485。 5. `epochs = 20`: 定义模型训练的轮数为20。 6. `batch_size = 16`: 定义每个训练批次的样本数为16。在训练过程中，模型会将训练集分成若干个批次，每个批次包含16个样本。模型在每个批次上进行一次更新。
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data_segmentation.zip_data segmentation_data_segmentation_数据切分

1. **训练集（Training Set）**：模型学习的主要数据集，用于训练算法以捕获数据中的模式和规律。 2. **验证集（Validation Set）**：在模型训练过程中用于调整超参数，监控模型的泛化能力，防止过拟合。 3. **测试...

#5折交叉验证 k = 5 mun_validation_samples = len(x_Train_normaliza) // k #np.random.shuffle(x_Train_normaliza) # validation_score = [] sum=0 import random for fold in range(k): validation_data = x_Train_normaliza[mun_validation_samplesfold:mun_validation_samples(fold+1)] validation_data_label=y_Trainonehot[mun_validation_samplesfold:mun_validation_samples(fold+1)] a=x_Train_normaliza[:mun_validation_samples * fold] b=x_Train_normaliza[mun_validation_samples * (fold+1):] training_data=np.append(a,b,axis=0) c=y_Trainonehot[:mun_validation_samplesfold] d= y_Trainonehot[mun_validation_samples(fold+1):] training_label=np.append(c,d,axis=0) #training_label=y_Trainonehot[:mun_validation_samplesfold] + y_Trainonehot[mun_validation_samples(fold+1):] #打散数据 index = [i for i in range(len(training_data))] random.shuffle(index) data = training_data[index] label = training_label[index] #开始训练 train_history=model.fit(x=data, #使用model.fit进行训练，训练过程存储在train_history变量里 y=label, epochs=2, batch_size=200,#每次处理200张 verbose=2)#显示训练过程 #model.train(training_data) validation_score = model.evaluate(validation_data,validation_data_label) validation_score_accuracy=validation_score[1] sum=sum+validation_score_accuracy print('validation_score=',validation_score_accuracy) validation_score_average=sum/k print('validation_score_average',validation_score_average)为什么np和model会报错

根据你提供的代码，我无法确定具体哪些地方出现了错误。但是，可以根据代码中使用到的库来推测可能的问题。 1. np 报错：如果是 numpy 库报错，有可能是你没有正确导入 numpy 库或者没有将其缩写为 np。...

from keras import applications from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras import optimizers from keras.models import Sequential, Model from keras.layers import Dropout, Flatten, Dense img_width, img_height = 256, 256 batch_size = 16 epochs = 50 train_data_dir = 'C:/Users/Z-/Desktop/kaggle/train' validation_data_dir = 'C:/Users/Z-/Desktop/kaggle/test1' OUT_CATAGORIES = 1 nb_train_samples = 2000 nb_validation_samples = 100 base_model = applications.VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(img_width, img_height, 3)) base_model.summary() for layer in base_model.layers[:15]: layer.trainable = False top_model = Sequential() top_model.add(Flatten(input_shape=base_model.output_shape[1:])) top_model.add(Dense(256, activation='relu')) top_model.add(Dropout(0.5)) top_model.add(Dense(OUT_CATAGORIES, activation='sigmoid')) model = Model(inputs=base_model.input, outputs=top_model(base_model.output)) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizers.SGD(learning_rate=0.0001, momentum=0.9), metrics=['accuracy']) train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255, horizontal_flip=True) test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_data_dir, target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size, class_mode='binary') validation_generator = test_datagen.flow_from_directory( validation_data_dir, target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size, class_mode='binary', shuffle=False ) model.fit_generator( train_generator, steps_per_epoch=nb_train_samples / batch_size, epochs=epochs, validation_data=validation_generator, validation_steps=nb_validation_samples / batch_size, verbose=2, workers=12 ) score = model.evaluate_generator(validation_generator, nb_validation_samples / batch_size) scores = model.predict_generator(validation_generator, nb_validation_samples / batch_size)看看这段代码有什么错误

validation_data_dir = 'C:/Users/Z-/Desktop/kaggle/test1' OUT_CATAGORIES = 1 nb_train_samples = 2000 nb_validation_samples = 100 base_model = applications.VGG16(weights='imagenet', include_top=False,...

cnn_model_history = cnn_model.fit_generator( # 训练数据生成器 train_generator, steps_per_epoch=nb_train_samples// batch_size , epochs=epochs, validation_data=test_generator, validation_steps=nb_validation_samples// batch_size, workers = 4)的作用是什么

- steps_per_epoch是每个epoch需要迭代的步数，由训练样本数(nb_train_samples)和批次大小(batch_size)计算得出。 - epochs是训练轮数，即模型需要训练几次。 - validation_data是验证集的数据和标签，用于检测模型...

train_data = datasets.ImageFolder(training_dir, transform=transform) test_data = datasets.ImageFolder(validation_dir, transform=transform) batch_size = 48 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_data, batch_size=batch_size, shuffle=True) print() print('Size of Training dataset: ', (len(train_loader.dataset))) print('Size of Testing dataset: ', (len(test_loader.dataset))) print()

这段代码定义了训练和测试数据集，并设置了batch_size为48。...接着，通过torch.utils.data.DataLoader函数将数据集转换成可迭代的数据加载器，用于训练和测试模型。最后，输出训练集和测试集的大小。

import os import numpy as np from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense # 数据集路径 train_data_dir = 'cats/' test_data_dir = 'dogs/' # 图像大小 img_width, img_height = 150, 150 # 训练集、测试集大小 nb_train_samples = 2000 nb_test_samples = 800 # 训练轮次、批次大小 epochs = 50 batch_size = 16 # 定义卷积神经网络模型 model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(img_width, img_height, 3))) model.add(Activation('relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Conv2D(32, (3, 3))) model.add(Activation('relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Conv2D(64, (3, 3))) model.add(Activation('relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(64)) model.add(Activation('relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(1)) model.add(Activation('sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='rmsprop', metrics=['accuracy']) # 图像生成器 train_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1. / 255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True) test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_data_dir, target_size=(img_width, img_height), batch_size=batch_size, class_mode='binary') test_generator = test_datagen.flow_from_directory( test_data_dir, target_size=(img_width, img_height), batch_size=batch_size, class_mode='binary') # 训练模型 model.fit_generator( train_generator, steps_per_epoch=nb_train_samples // batch_size, epochs=epochs, validation_data=test_generator, validation_steps=nb_test_samples // batch_size) # 保存模型 model.save_weights('model_weights.h5') model.save('model.h5')这段代码报错Asked to retrieve element 0, but the Sequence has length 0

请确保在train_datagen.flow_from_directory()和test_datagen.flow_from_directory()函数中正确指定了图像文件夹路径。 最后，请确保你的ImageDataGenerator的batch_size参数不为0。如果batch_size为0，则会导致...

解释cnn_model_history = cnn_model.fit_generator( train_generator, steps_per_epoch=nb_train_samples// batch_size , epochs=epochs, validation_data=test_generator, validation_steps=nb_validation_samples// batch_size, workers = 4)

- validation_data=test_generator：这是用于验证的数据生成器。 - validation_steps=nb_validation_samples // batch_size：这是每个epoch中的验证步数。nb_validation_samples是验证集的样本数量，batch_size...

帮我把下面这个代码从TensorFlow改成pytorch import tensorflow as tf import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" base_dir = 'E:/direction/datasetsall/' train_dir = os.path.join(base_dir, 'train_img/') validation_dir = os.path.join(base_dir, 'val_img/') train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'down') train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'up') validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'down') validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'up') batch_size = 64 epochs = 50 IMG_HEIGHT = 128 IMG_WIDTH = 128 num_cats_tr = len(os.listdir(train_cats_dir)) num_dogs_tr = len(os.listdir(train_dogs_dir)) num_cats_val = len(os.listdir(validation_cats_dir)) num_dogs_val = len(os.listdir(validation_dogs_dir)) total_train = num_cats_tr + num_dogs_tr total_val = num_cats_val + num_dogs_val train_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) validation_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_data_gen = train_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=train_dir, shuffle=True, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') val_data_gen = validation_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=validation_dir, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') sample_training_images, _ = next(train_data_gen) model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu', input_shape=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 3)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) model.summary() history = model.fit_generator( train_data_gen, steps_per_epoch=total_train // batch_size, epochs=epochs, validation_data=val_data_gen, validation_steps=total_val // batch_size ) # 可视化训练结果 acc = history.history['accuracy'] val_acc = history.history['val_accuracy'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epochs_range = range(epochs) model.save("./model/timo_classification_128_maxPool2D_dense256.h5")

validation_dir = os.path.join(base_dir, 'val_img/') train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'down') train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'up') validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, '...

# 训练、验证、测试数据集的目录 train_dir = 'D:\\python work\\datasets\\train1\\train' validation_dir = 'D:\\python work\\datasets\\train1\\validation' test_dir = 'D:\\python work\\datasets\\train1\\test' # 猫训练图片所在目录 train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'cats') # 狗训练图片所在目录 train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'dogs') # 猫验证图片所在目录 validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'cats') # 狗验证数据集所在目录 validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'dogs') # 猫测试数据集所在目录 test_cats_dir = os.path.join(test_dir, 'cats') # 狗测试数据集所在目录 test_dogs_dir = os.path.join(test_dir, 'dogs')将上述内容融入到你给的代码中

其中，通过设置train_dir、validation_dir和test_dir来指定数据集的目录，通过train_cats_dir、train_dogs_dir、validation_cats_dir、validation_dogs_dir、test_cats_dir和test_dogs_dir来指定猫和狗图片所在的...

# 加载IMDB数据集 # (x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=10000) data = pd.read_csv(r'D:\Users\lzm577\Desktop\dayta\movie_SSL.csv') print(data.head(10)) # 将序列填充到相同的长度 maxlen = 10000 training_samples = 7000 validation_samples = 3000 max_words = 10000 tokenizer = Tokenizer(num_words=max_words) tokenizer.fit_on_texts(data['text']) sequences = tokenizer.texts_to_sequences(data['text']) word_index = tokenizer.word_index print('Found %s unique tokens.' % len(word_index)) data = pad_sequences(sequences, maxlen=maxlen) labels = np.array(data[:, 1:]) print('Shape of data tensor:', data.shape) print('Shape of label tensor', labels.shape) indices = np.arange(data.shape[0]) np.random.shuffle(indices) data = data[indices] labels = labels[indices] x_train = data[:training_samples] y_train = labels[:training_samples] x_val = data[training_samples:training_samples+validation_samples] y_val = labels[training_samples:training_samples+validation_samples]

这段代码主要是用于加载IMDB...使用numpy库中的arange函数生成一个数据集的索引数组，对数据集进行随机化处理，然后将数据集分成训练集和验证集。 最后，将处理后的数据集返回，包括训练集和验证集的输入数据和标签。

num_training = 49000 num_validation = 1000 num_test = 1000 num_dev = 500 # Our validation set will be num_validation points from the original # training set. mask = range(num_training, num_training + num_validation) X_val = X_train[mask] y_val = y_train[mask] # Our training set will be the first num_train points from the original # training set. mask = range(num_training) X_train = X_train[mask] y_train = y_train[mask] # We will also make a development set, which is a small subset of # the training set. mask = np.random.choice(num_training, num_dev, replace=False) X_dev = X_train[mask] y_dev = y_train[mask]

- X_train 和 y_train 是训练集的特征和标签，分别由 X_train 和 y_train 的前 num_training 个样本组成。 - X_dev 和 y_dev 是开发集的特征和标签，由从 X_train 和 y_train 中随机选择的 num_dev 个样本组成。 ...

train_data = 2352 train = veccc_dv[:train_data, :] test = veccc_dv[train_data:, :] train_X = train[:, :6] #数据类型Array of fioat32,形状：2352，6，3 train_Y = train[:, 6:] #数据类型Array of fioat32,形状：2352，6，3 test_X = test[:, :6] #数据类型Array of fioat32,形状：591，6，3 test_Y = test[:, 6:] #数据类型Array of fioat32,形状：591，6，3 # 模型搭建 model = Sequential() input_shape = (train_X.shape[1], train_X.shape[2]) # 修改 input_shape 为输入数据的形状 model.add(LSTM(64, input_shape=input_shape)) model.add(Dense(3, activation='softmax')) model.add(Dropout(0.25)) # 模型编译 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') # 模型训练 history = model.fit(train_X, train_Y, epochs=50, validation_data=(test_X, test_Y), verbose=3, shuffle=False) #模型预测 yhat = model.predict(test_X) test_X = test_X.reshape((test_X.shape[0], test_X.shape[2]))

首先，将数据集划分为训练集和测试集，train_data=2352 表示使用前2352个数据点作为训练集，剩余的数据点作为测试集。然后，将训练集和测试集分别划分为输入数据(train_X, test_X)和输出数据(train_Y, test_Y)。其中...

import numpy as np import pandas as pd import os import shutil from sklearn.model_selection import train_test_split def copy_files(src, dest): src_files = os.listdir(src) for file_name in src_files: full_file_name = os.path.join(src, file_name) if os.path.isfile(full_file_name): shutil.copy(full_file_name, dest) def find_sepsis_file(data_path_dir): id_nosepsis = [] id_sepsis = [] for psv in os.listdir(data_path_dir): pid = pd.read_csv(os.path.join(data_path_dir, psv), sep='|') if 1 in np.array(pid.SepsisLabel): id_sepsis.append(psv) else: id_nosepsis.append(psv) return (id_nosepsis, id_sepsis) if __name__ == "__main__": data_path_A = "E:/谷歌下载/data/training/" data_path_B = "E:/谷歌下载/data/training_setB/" data_path = "E:/谷歌下载/data/all_dataset/" copy_files(data_path_A, data_path) copy_files(data_path_B, data_path) # divide a total of 40,336 populations into septic/no-septic (2,932/37,404) patients id_nosepsis, id_sepsis = find_sepsis_file(data_path) # development dateset (34,285 patients, 2,492 septic & 31,793 non-septic) # validation dataset (6,051 patients, 440 septic & 5,611 non-septic) train_nosepsis, test_nosepsis = train_test_split(id_nosepsis, test_size=0.15, random_state=12306) train_sepsis, test_sepsis = train_test_split(id_sepsis, test_size=0.15, random_state=12306) test_set = np.append(test_nosepsis, test_sepsis) np.save("E:/谷歌下载/data/train_nosepsis.npy", train_nosepsis) np.save("E:/谷歌下载/data/train_sepsis.npy", train_sepsis) np.save("E:/谷歌下载/data/test_set.npy", test_set)

测试集由无败血症和有败血症的测试样本组成，存储在test_set中。 最后，使用np.save()函数将划分好的训练集和测试集保存为.npy文件。 总结来说，这段代码的目的是将两个数据路径下的文件复制到一个目标数据...

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score # 数据加载和预处理 train_data = pd.read_csv('D:/wy/train.csv') test_data = pd.read_csv('D:/wy/test.csv') # 特征选择和处理 features = ['uid', 'iid'] target = 'score' X_train = train_data[features] y_train = train_data[target] X_test = test_data[features] # 划分训练集和验证集 X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.2, random_state=42) # 模型训练 model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # 模型评估 y_val_pred = model.predict(X_val) accuracy = accuracy_score(y_val, y_val_pred) print("Validation Accuracy:", accuracy) # 预测和推荐 y_test_pred = model.predict(X_test) test_data['score'] = y_test_pred recommended_movies = test_data.sort_values(by='score', ascending=False) # 结果保存 recommended_movies[['uid', 'iid', 'score']].to_csv('D:/forecast_result.csv', index=False)

接着，训练数据被划分为训练集和验证集，用于训练和评估模型。在这里，模型采用了逻辑回归算法，并使用训练数据进行了拟合。最后，模型被用于预测测试数据并生成推荐结果。推荐结果被保存在一个CSV文件中。

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

History = MLP_3.fit(train_data[:i],train_labels[:i], batch_size = N_batch_size, epochs = N_epochs,validation_data=(test_data,test_labels), shuffle=False) train_acc.append(History.history['accuracy']...

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]) # 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->[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_4 = 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_4.compile( optimizer=keras.optimizers.Adam(lr), loss= 'categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy'] ) History = MLP_4.fit(train_data[:10000],train_labels[:10000], 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']在该模型的每一层（包括输出层）都分别加入L1，L2正则项训练，分别汇报测试数据准确率

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]) # ...

import os import random import numpy as np import cv2 import keras from create_unet import create_model img_path = 'data_enh/img' mask_path = 'data_enh/mask' # 训练集与测试集的切分 img_files = np.array(os.listdir(img_path)) data_num = len(img_files) train_num = int(data_num * 0.8) train_ind = random.sample(range(data_num), train_num) test_ind = list(set(range(data_num)) - set(train_ind)) train_ind = np.array(train_ind) test_ind = np.array(test_ind) train_img = img_files[train_ind] # 训练的数据 test_img = img_files[test_ind] # 测试的数据 def get_mask_name(img_name): mask = [] for i in img_name: mask_name = i.replace('.jpg', '.png') mask.append(mask_name) return np.array(mask) train_mask = get_mask_name(train_img) test_msak = get_mask_name(test_img) def generator(img, mask, batch_size): num = len(img) while True: IMG = [] MASK = [] for i in range(batch_size): index = np.random.choice(num) img_name = img[index] mask_name = mask[index] img_temp = os.path.join(img_path, img_name) mask_temp = os.path.join(mask_path, mask_name) temp_img = cv2.imread(img_temp) temp_mask = cv2.imread(mask_temp, 0)/255 temp_mask = np.reshape(temp_mask, [256, 256, 1]) IMG.append(temp_img) MASK.append(temp_mask) IMG = np.array(IMG) MASK = np.array(MASK) yield IMG, MASK # train_data = generator(train_img, train_mask, 32) # temp_data = train_data.__next__() # 计算dice系数 def dice_coef(y_true, y_pred): y_true_f = keras.backend.flatten(y_true) y_pred_f = keras.backend.flatten(y_pred) intersection = keras.backend.sum(y_true_f * y_pred_f) area_true = keras.backend.sum(y_true_f * y_true_f) area_pred = keras.backend.sum(y_pred_f * y_pred_f) dice = (2 * intersection + 1)/(area_true + area_pred + 1) return dice # 自定义损失函数，dice_loss def dice_coef_loss(y_true, y_pred): return 1 - dice_coef(y_true, y_pred) # 模型的创建 model = create_model() # 模型的编译 model.compile(optimizer='Adam', loss=dice_coef_loss, metrics=[dice_coef]) # 模型的训练 history = model.fit_generator(generator(train_img, train_mask, 4), steps_per_epoch=100, epochs=10, validation_data=generator(test_img, test_msak, 4), validation_steps=4 ) # 模型的保存 model.save('unet_model.h5') # 模型的读取 model = keras.models.load_model('unet_model.h5', custom_objects={'dice_coef_loss': dice_coef_loss, 'dice_coef': dice_coef}) # 获取测试数据 test_generator = generator(test_img, test_msak, 32) img, mask = test_generator.__next__() # 模型的测试 model.evaluate(img, mask) # [0.11458712816238403, 0.885412871837616] 94%

上面这段代码是在导入一些库。它导入了 OS 库，Random 库，NumPy 库，CV2 库，Keras 库，以及一个叫做 Create_unet 的自定义模块。它还定义了两个字符串变量：img_path 和 mask_path，分别存储了图像数据和掩码数据...
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