解释一下代码import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch import torch.utils.data.dataloader as Loader import torchvision import torchvision.transforms as transforms import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.op

时间: 2023-08-14 22:35:49 浏览: 290
这段代码是在Python中导入一些常用的机器学习和深度学习的库,其中包括: 1. matplotlib.pyplot:用于绘制数据可视化图表的库。 2. numpy:用于数值计算的库。 3. torch:PyTorch深度学习框架的主要库。 4. torch.utils.data.dataloader:用于数据加载和预处理的库。 5. torchvision:PyTorch的图像处理库。 6. torchvision.transforms:用于对图像进行转换和预处理的库。 7. torch.nn:PyTorch的神经网络模块库。 8. torch.nn.functional:PyTorch的神经网络函数库。 9. torch.optim:PyTorch的优化器库。 通过导入这些库,我们可以在Python中方便地进行深度学习的模型构建和数据处理。
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import torchimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom torch.utils.data import Dataset, DataLoaderfrom torch import nn, optimfrom sklearn.decomposition import PCA运算过程

以上代码段中没有明显的运算过程,只是导入了一些Python库和模块。在这里简单介绍一下这些库和模块的作用: - torch:是一个开源的机器学习库,用于构建神经网络和其他机器学习模型。 - pandas:是一个用于数据处理和分析的Python库,支持导入和导出各种数据格式。 - numpy:是一个用于科学计算的Python库,支持大量的数值运算。 - matplotlib:是一个用于绘制图形的Python库,支持各种类型的图形绘制。 - Dataset和DataLoader:是PyTorch中用于加载和处理数据的类和模块。 - nn:是PyTorch中用于构建神经网络模型的类和模块。 - optim:是PyTorch中用于优化神经网络模型的类和模块。 - PCA:是一个用于数据降维的算法,可以通过sklearn库来实现。 在实际的机器学习代码中,这些库和模块通常会结合起来使用,进行数据处理、特征提取、模型构建和训练等各种操作。

在这代码里面加入获取准确率和损失值并且绘制函数的代码import os import sys import json import torch import torch.nn as nn from torchvision import transforms, datasets, utils import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch.optim as optim from tqdm import tqdm from m

import os import sys import json import torch import torch.nn as nn from torchvision import transforms, datasets, utils import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch.optim as optim from tqdm import tqdm def train(model, device, train_loader, optimizer, epoch): model.train() train_loss = 0 correct = 0 total = 0 progress_bar = tqdm(train_loader) for batch_idx, (data, target) in enumerate(progress_bar): data, target = data.to(device), target.to(device) optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = nn.CrossEntropyLoss()(output, target) loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss.item() _, predicted = output.max(1) total += target.size(0) correct += predicted.eq(target).sum().item() progress_bar.set_description( 'Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)] Loss: {:.6f}'.format( epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset), 100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item() / len(data))) accuracy = 100. * correct / total train_loss /= len(train_loader.dataset) return accuracy, train_loss def test(model, device, test_loader): model.eval() test_loss = 0 correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for data, target in test_loader: data, target = data.to(device), target.to(device) output = model(data) test_loss += nn.CrossEntropyLoss()(output, target).item() _, predicted = output.max(1) total += target.size(0) correct += predicted.eq(target).sum().item() test_loss /= len(test_loader.dataset) accuracy = 100. * correct / total return accuracy, test_loss def main(): # set up device device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print("Using device:", device) # set up hyperparameters batch_size = 64 epochs = 10 lr = 0.01 # set up data loaders transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) ]) train_dataset = datasets.MNIST( '../data', train=True, download=True, transform=transform) train_loader = torch.utils.data.DataLoader( train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_dataset = datasets.MNIST( '../data', train=False, download=True, transform=transform) test_loader = torch.utils.data.DataLoader( test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) # set up model model = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2), nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2), nn.Flatten(), nn.Linear(320, 50), nn.ReLU(), nn.Linear(50, 10), nn.LogSoftmax(dim=1) ).to(device) # set up optimizer optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=lr) # train and test the model train_accuracies = [] train_losses = [] test_accuracies = [] test_losses = [] for epoch in range(1, epochs + 1): train_accuracy, train_loss = train( model, device, train_loader, optimizer, epoch) test_accuracy, test_loss = test(model, device, test_loader) train_accuracies.append(train_accuracy) train_losses.append(train_loss) test_accuracies.append(test_accuracy) test_losses.append(test_loss) print('\nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)\n'.format( test_loss, correct, len(test_loader.dataset), 100. * correct / len(test_loader.dataset))) # plot accuracy and loss curves plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(range(1, epochs + 1), train_accuracies, label='Train') plt.plot(range(1, epochs + 1), test_accuracies, label='Test') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Accuracy') plt.legend() plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(range(1, epochs + 1), train_losses, label='Train') plt.plot(range(1, epochs + 1), test_losses, label='Test') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Loss') plt.legend() plt.show() if __name__ == '__main__': main()

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修改一下这段代码在pycharm中的实现,import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim #from torchvision import datasets,transforms import torch.utils.data as data #from torch .nn:utils import weight_norm import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.metrics import cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(open(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv"),header=None) data_ = np.array(data_).astype('float64') train_data =data_[:,:520] train_Data =np.array(train_data).astype('float64') train_labels=data_[:,520] train_labels=np.array(train_data).astype('float64') train_data,train_data,train_labels,train_labels=train_test_split(train_data,train_labels,test_size=0.33333) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) start_epoch=1 num_epoch=1 BATCH_SIZE=70 Ir=0.001 classes=('0','1','2','3','4','5') device=torch.device("cuda"if torch.cuda.is_available()else"cpu") torch.backends.cudnn.benchmark=True best_acc=0.0 train_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) test_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) train_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True) test_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)

import torch import torchvision from torch.utils import data from torchvision import transforms from d2l import torch as d2l import matplotlib.pyplot as plt d2l.use_svg_display() #通过ToTensor实例将图像数据从PIL类型变换成32位浮点数格式 #并除以255使得所有像素的数值均在0-1之间 trans = transforms.ToTensor() mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST( root = r"E:\py\python\test\deep learning\data",train=True,transform=trans,download=True ) mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST( root = r"E:\py\python\test\deep learning\data",train=False,transform=trans,download=True ) print(len(mnist_train),len(mnist_test)) print(mnist_train[0][0].shape) def get_fashion_mnist_labels(labels): #@save """返回Fashion-MNIST数据集的文本标签""" text_labels = ['t-shirt','trouser','pullover','dress','coat', 'sandal','shirt','sneaker','bag','ankle boot'] return [text_labels[int(i)] for i in labels] def show_images(imgs,num_rows,num_cols,titles = None,scale=1.5): #@save """绘制图像列表""" figsize = (num_cols * scale,num_rows * scale) _,axes = d2l.plt.subplot(num_rows,num_cols,figsize=figsize) axes = axes.flatten() for i,(ax,img) in enumerate(zip(axes,imgs)): if torch.is_tensor(img): #图片张量 ax.imshow(img.numpy()) else: #PIL图片 ax.imshow(img) ax.axes.get_xaxis().set_visible(False) ax.axes.get_yaxis().set_visible(False) if titles: ax.set_title(titles[i]) return axes X,y = next(iter(data.DataLoader(mnist_train,batch_size=18))) show_images(X.reshape(18,28,28),2,9,titles=get_fashion_mnist_labels(y)); 这段代码运行不出来

import numpy import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import torch from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader, Dataset import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' dataset = [] for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset.append(data) dataset = np.array(dataset) dataset = dataset.astype('float32') max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value - min_value print(scalar) dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset)) def create_dataset(dataset, look_back=3): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): a = dataset[i:(i + look_back)] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back]) return np.array(dataX), np.array(dataY) data_X, data_Y = create_dataset(dataset) train_X, train_Y = data_X[:int(0.8 * len(data_X))], data_Y[:int(0.8 * len(data_Y))] test_X, test_Y = data_Y[int(0.8 * len(data_X)):], data_Y[int(0.8 * len(data_Y)):] train_X = train_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_Y = train_Y.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') test_X = test_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_X = torch.from_numpy(train_X) train_Y = torch.from_numpy(train_Y) test_X = torch.from_numpy(test_X) class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size=1, num_layer=2): super(RNN, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.num_layer = num_layer self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out, h = self.rnn(x) out = self.linear(out[0]) return out net = RNN(3, 20) criterion = nn.MSELoss(reduction='mean') optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-2) train_loss = [] test_loss = [] for e in range(1000): pred = net(train_X) loss = criterion(pred, train_Y) optimizer.zero_grad() # 反向传播 loss.backward() optimizer.step() if (e + 1) % 100 == 0: print('Epoch:{},loss:{:.10f}'.format(e + 1, loss.data.item())) train_loss.append(loss.item()) plt.plot(train_loss, label='train_loss') plt.legend() plt.show()请适当修改代码,并写出预测值和真实值的代码

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")

帮我把这段代码从tensorflow框架改成pytorch框架: 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")

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TensorFlow深度学习实践:CNN在MNIST数据集上的应用

资源摘要信息:"在本节中,我们将深入探讨如何使用卷积神经网络(CNN)在TensorFlow框架下进行MNIST手写字符识别。MNIST是一个包含手写数字的大型数据库,常用于训练各种图像处理系统。CNN是一种深度学习模型,特别适合于处理具有类似网格结构的数据,如图像。" 首先,我们需要了解MNIST数据集。MNIST数据集由成千上万个手写数字的灰度图像组成,每个图像的大小为28x28像素。每个图像都有一个与之对应的标签,表示图像中的数字是多少。该数据集分为两个主要部分:训练集和测试集。训练集包含60000个图像,用于训练模型;测试集包含10000个图像,用于评估模型的性能。 接下来,我们将详细讨论卷积神经网络。CNN是一种特殊的神经网络结构,主要用于处理具有网格结构的数据,比如图像。它们通过模拟动物视觉皮层的机制,具有局部感知区域和权值共享这两个重要特征。局部感知区域使得网络能够专注于图像的局部特征,权值共享则意味着在图像的每个区域都使用相同的过滤器,这样可以减少模型参数的数目,提高模型的泛化能力。 在TensorFlow框架中构建CNN模型进行MNIST手写字符识别,一般包括以下几个步骤: 1. 准备数据:加载MNIST数据集,并将其分为训练数据和测试数据。然后将数据转换为适合CNN模型输入的格式。 2. 构建模型:使用TensorFlow定义CNN模型的层次结构。典型的CNN模型包括多个卷积层、池化层和全连接层。卷积层负责提取图像的特征,池化层用来降低特征的空间维度,而全连接层则用于最终的分类。 3. 配置训练参数:设置模型的训练参数,包括学习率、损失函数、优化器等。 4. 训练模型:使用训练数据对模型进行训练。在训练过程中,模型将不断调整参数,以最小化损失函数。 5. 评估模型:使用测试数据集评估训练好的模型的性能,常用指标包括准确率等。 在TensorFlow中实现CNN模型时,我们可能会用到一些高级API,如tf.keras,这是一个强大的工具,可以让构建和训练深度学习模型变得更加容易。tf.keras提供了构建和训练模型所需的各种层、损失函数、优化器等。 此外,TensorFlow还允许我们使用预构建的模型和模块,例如tf.keras.datasets.mnist,这样可以轻松加载MNIST数据集。加载数据后,我们还可以使用tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator等工具进行数据增强,以提高模型的泛化能力。 在模型训练完成后,我们可以利用TensorBoard这个可视化工具来监控模型训练过程中的各种指标,如损失和准确率。这有助于我们理解模型在训练过程中的表现,并做出相应的调整。 总之,通过CNN模型在TensorFlow框架下进行MNIST手写字符识别是一个非常有教育意义的项目,它不仅可以帮助我们理解CNN的工作原理,还能加深我们对TensorFlow框架及其API使用的理解。通过对MNIST数据集的处理和分析,我们可以深入学习和掌握深度学习在图像识别领域的应用。