val_node = graph.nodes.match(p[0]['type'], name=p[0]['span']).first()
时间: 2023-10-07 22:10:29 浏览: 25
这是一个Python代码段,它使用了一个叫做"graph"的对象,调用了该对象的"nodes"属性,然后使用了"match"方法来匹配一个节点,该节点的类型是由p[0]['type']给出的,它的名字是由p[0]['span']给出的。最后,使用"first"方法返回匹配到的第一个节点,并将其赋值给了"val_node"变量。
相关问题
# 定义数据集 train_data = torchvision.datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, 'train'), transform=transform_train) val_data = torchvision.datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, 'val'), transform=transform_val) # 定义数据加载器 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4) val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_data, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=4),好像并没有按照一定的比例你分割数据集
确实,这段代码没有明确地按照一定的比例划分数据集。这里的 `train` 和 `val` 目录分别代表着训练集和验证集,而 `ImageFolder` 类会自动读取这些目录下的文件,并且将它们解释为不同的类别。因此,要按照一定的比例划分数据集,需要先手动将数据集文件夹按照比例划分成两个子文件夹,例如 `train` 和 `val`,然后再将这两个文件夹的路径传递给 `ImageFolder` 类来读取数据。具体地,可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先确定划分比例,例如将数据集划分为 80% 的训练集和 20% 的验证集。
2. 在数据集根目录下创建 `train` 和 `val` 两个文件夹,并在这两个文件夹中分别创建与数据集中类别相同的子文件夹。
3. 将数据集中的所有图片按照比例分别复制到 `train` 和 `val` 两个文件夹的对应类别子文件夹中。
4. 在代码中分别传递 `train` 和 `val` 两个文件夹的路径给 `ImageFolder` 类来读取数据。
下面是一个示例代码,用于按照 80% - 20% 的比例划分数据集:
```python
import os
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as datasets
# 定义数据预处理
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
# 定义数据集路径
data_dir = 'path/to/dataset'
# 将数据集按照 80% - 20% 的比例划分为训练集和验证集
train_dir = os.path.join(data_dir, 'train')
val_dir = os.path.join(data_dir, 'val')
if not os.path.exists(val_dir):
os.makedirs(val_dir)
for class_dir in os.listdir(train_dir):
class_path = os.path.join(train_dir, class_dir)
if os.path.isdir(class_path):
os.makedirs(os.path.join(val_dir, class_dir))
file_list = os.listdir(class_path)
num_val = int(len(file_list) * 0.2)
for i in range(num_val):
file_name = file_list[i]
src_path = os.path.join(class_path, file_name)
dst_path = os.path.join(val_dir, class_dir, file_name)
os.rename(src_path, dst_path)
# 定义数据集
train_data = datasets.ImageFolder(train_dir, transform=transform)
val_data = datasets.ImageFolder(val_dir, transform=transform)
# 定义数据加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4)
val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_data, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=4)
```
在这个示例代码中,我们首先定义了数据预处理方式,并且将数据集划分为 `train` 和 `val` 两个文件夹。然后,我们使用 `os.listdir()` 函数遍历了 `train` 目录下的所有类别子文件夹,并且在 `val` 目录下创建了相同的类别子文件夹。然后我们通过计算每个类别子文件夹下的图片数量,来确定需要将多少张图片移动到验证集中。最后,我们使用 `datasets.ImageFolder()` 类来读取数据,并且定义了数据加载器。
def test(): with torch.no_grad(): for data in valid_loader: val_label, val_input = data val_input = val_input.to(torch.float32) val_input, val_label = val_input.to(device), val_label.to(device) val_pred = model.forward(x=val_input) _, predicted = torch.max(val_pred, dim=1) # 找到出现次数最多的元素的索引 most_common_index = torch.argmax(torch.bincount(val_pred)) # 获取出现次数最多的值 most_common_value = val_pred[most_common_index] return most_common_value.item() #return predicted if __name__ == '__main__': #startTime = time.time() model.load_state_dict(torch.load('model.pth')) recognize = test() #endTime = time.time() #print("GPU耗时: ", endTime - startTime) print(recognize) 出现“"bincount_cpu" not implemented for 'Float'” 怎么修改
`"bincount_cpu" not implemented for 'Float'`错误是因为`torch.bincount()`函数只能用于整数类型的张量,而不能用于浮点数类型的张量。在你的代码中,`val_pred`是一个浮点数类型的张量。
要解决这个问题,你可以将`val_pred`张量转换为整数类型。你可以使用`torch.argmax()`函数找到`val_pred`中出现次数最多的元素的索引,然后使用该索引从`val_pred`中获取对应的值。下面是修改后的代码:
```python
import torch
def test():
with torch.no_grad():
for data in valid_loader:
val_label, val_input = data
val_input = val_input.to(torch.float32)
val_input, val_label = val_input.to(device), val_label.to(device)
val_pred = model.forward(x=val_input)
_, predicted = torch.max(val_pred, dim=1)
# 找到出现次数最多的元素的索引
most_common_index = torch.argmax(torch.bincount(predicted.int()))
# 获取出现次数最多的值
most_common_value = predicted[most_common_index]
return most_common_value.item()
if __name__ == '__main__':
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
recognize = test()
print(recognize)
```
在修改后的代码中,我们将`predicted`张量转换为整数类型(`predicted.int()`),然后使用它来计算出现次数最多的元素。这样,你就可以避免`"bincount_cpu" not implemented for 'Float'`错误,并成功获取出现次数最多的值。
请注意,如果`predicted`张量包含浮点数,你可能需要在使用`torch.argmax()`之前将其转换为整数类型。
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