import torch from model import AOD import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image import torchvision import cv2 def test_on_img_(state_dict_path, img_cv2): state_dict = torch.load(state_dict_path, map_location=torch.device('cpu'))['state_dict'] model = AOD() model.load_state_dict(state_dict) img = Image.fromarray(img_cv2) img = transforms.ToTensor()(img) img = img.unsqueeze(0) result_img = model(img) return result_img def test_on_img(state_dict_path, image): state_dict = torch.load(state_dict_path, map_location=torch.device('cpu'))['state_dict'] model = AOD() model.load_state_dict(state_dict) img = Image.open(image) img = transforms.ToTensor()(img) img = img.unsqueeze(0) result_img = model(img) return result_img if __name__=='__main__': img_name = 'river' suffix = '.png' result = test_on_img('Dehaze_save/epoch11.pth', 'testbench/'+img_name+suffix) torchvision.utils.save_image(result, 'testbench/'+img_name+'_result'+suffix) 解释这段代码意思
时间: 2024-02-19 21:01:08 浏览: 101
这段代码主要实现了一个使用预训练的 AOD 模型去除图像中雾气的功能。具体来说,代码中定义了两个函数 `test_on_img_()` 和 `test_on_img()`,分别用于对输入的 OpenCV 格式图像和图像文件进行去雾操作。除此之外,代码还定义了一个 `if __name__=='__main__':` 的语句块,用于测试 `test_on_img()` 函数在指定输入图像下的去雾效果。
在 `test_on_img_()` 和 `test_on_img()` 函数中,首先通过 `torch.load()` 函数加载预训练模型的参数,然后使用 AOD 类实例化模型,并将预训练的参数加载到模型中。接着,代码将输入的图像转换为 PyTorch 中的 Tensor 数据,并且在第 0 维上增加一个维度。最后,代码将 Tensor 数据输入到模型中,得到去雾后的结果,并将结果返回。
在 `if __name__=='__main__':` 语句块中,代码首先定义了一个输入图像的名称 `img_name` 和后缀 `suffix`,然后调用 `test_on_img()` 函数对指定图像进行去雾操作,并将去雾后的结果保存到指定文件中。
相关问题
import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvision.transforms as transforms 设置随机种子 torch.manual_seed(42)
这段代码的作用是导入了一些PyTorch库和模块,并设置了随机种子。
- `import torch`:导入PyTorch库,用于进行深度学习任务。
- `import torch.nn as nn`:导入PyTorch中的神经网络模块,用于构建神经网络模型。
- `import torch.optim as optim`:导入PyTorch中的优化器模块,用于优化神经网络的参数。
- `import torchvision`:导入PyTorch中的计算机视觉库,用于处理图像数据。
- `import torchvision.transforms as transforms`:导入PyTorch中的数据转换模块,用于对图像进行预处理和数据增强。
接下来是设置随机种子:
- `torch.manual_seed(42)`:设置PyTorch的随机种子为42,这样可以在需要使用随机性的地方使结果可复现。
import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvision.transforms as transforms 分别有什么作用?
import torch: 这是PyTorch库的基础模块,提供了各种用于张量操作和数学计算的函数和类。
import torch.nn as nn: 这是PyTorch中用于构建神经网络的模块,提供了各种层、损失函数等的定义。
import torch.optim as optim: 这是PyTorch中用于优化器的模块,提供了各种优化算法,如SGD、Adam等。
import torchvision: 这是PyTorch中用于处理计算机视觉任务的库,提供了常见的数据集、模型架构和预训练模型等。
import torchvision.transforms as transforms: 这是PyTorch中用于数据预处理和数据增强的模块,提供了各种图像变换操作,如裁剪、缩放、翻转等。