for batch in iterate_minibatches(X_test, y_test, batchsize, shuffle=False):
时间: 2023-06-18 20:03:53 浏览: 57
这行代码是用来生成测试集的迭代器(iterator)。其中,`X_test` 是测试集的数据,`y_test` 是测试集的标签(或者说类别)。`batchsize` 是每个 batch 的大小,`shuffle=False` 表示不打乱数据集。
`iterate_minibatches` 函数是一个自定义的函数,用于生成 mini-batch,它的输入参数包括数据集 `X` 和标签 `y`,以及 batch 的大小 `batchsize` 和是否打乱数据集 `shuffle`。这个函数会返回一个迭代器,可以用 `for` 循环逐个获取 mini-batch 的数据和标签。
相关问题
val_err = 0 val_batches = 0 preds = [] targ = [] for batch in iterate_minibatches(X_test, y_test, batchsize, shuffle=False): inputs, targets = batch err = val_fn(inputs, targets) val_err += err val_batches += 1 out = test_fn(inputs) [preds.append(i) for i in out] [targ.append(i) for i in targets]
这段代码看起来是进行模型的验证(validation),主要包括以下几个步骤:
1. 初始化变量 `val_err` 和 `val_batches` 为0, `preds` 和 `targ` 分别为预测值和真实值的列表。
2. 对测试数据集进行迭代,每次迭代处理一个大小为 `batchsize` 的数据批次。
3. 将输入数据 `inputs` 和目标标签 `targets` 作为参数传入验证函数 `val_fn()`,返回该批次的损失值 `err`。
4. 将该批次的损失值累加到变量 `val_err` 中,并将 `val_batches` 增加1,用于后续计算平均损失值。
5. 将输入数据 `inputs` 作为参数传入测试函数 `test_fn()`,返回该批次的预测值 `out`。
6. 将该批次的预测值和真实值分别添加到 `preds` 和 `targ` 列表中,用于后续计算评估指标。
最终,该段代码的作用是计算模型在测试数据集上的平均损失值,并将预测值和真实值保存到列表中,以便后续计算评估指标,如准确率、精确率、召回率等。
用theano库实现3DCNN的特征重构
实现3D CNN的特征重构,可以通过以下步骤进行:
1. 导入必要的库和模块,包括Theano、numpy和Lasagne。
```
import theano
import theano.tensor as T
import numpy as np
import lasagne
```
2. 定义输入变量,包括3D卷积层的输入数据和输出数据。
```
input_var = T.tensor5('inputs')
target_var = T.tensor5('targets')
```
3. 构建3D卷积神经网络模型,包括卷积层、池化层和全连接层。
```
network = lasagne.layers.InputLayer(shape=(None, 1, 32, 32, 32), input_var=input_var)
network = lasagne.layers.Conv3DLayer(network, num_filters=32, filter_size=(3, 3, 3), pad='same', nonlinearity=lasagne.nonlinearities.rectify, W=lasagne.init.GlorotUniform())
network = lasagne.layers.MaxPool3DLayer(network, pool_size=(2, 2, 2))
network = lasagne.layers.DenseLayer(lasagne.layers.dropout(network, p=.5), num_units=256, nonlinearity=lasagne.nonlinearities.rectify)
```
4. 定义损失函数和优化器,这里使用均方误差和Adam优化器。
```
prediction = lasagne.layers.get_output(network)
loss = lasagne.objectives.squared_error(prediction, target_var)
loss = loss.mean()
params = lasagne.layers.get_all_params(network, trainable=True)
updates = lasagne.updates.adam(loss, params, learning_rate=0.001)
```
5. 编译模型,包括训练函数和验证函数。
```
train_fn = theano.function([input_var, target_var], loss, updates=updates)
val_fn = theano.function([input_var, target_var], loss)
```
6. 训练模型,包括迭代训练和验证,并输出训练和验证误差。
```
for epoch in range(num_epochs):
train_err = 0
train_batches = 0
for batch in iterate_minibatches(X_train, y_train, batch_size, shuffle=True):
inputs, targets = batch
train_err += train_fn(inputs, targets)
train_batches += 1
val_err = 0
val_batches = 0
for batch in iterate_minibatches(X_val, y_val, batch_size, shuffle=False):
inputs, targets = batch
val_err += val_fn(inputs, targets)
val_batches += 1
print("Epoch {} of {} took {:.3f}s".format(epoch + 1, num_epochs, time.time() - start_time))
print(" training loss:\t\t{:.6f}".format(train_err / train_batches))
print(" validation loss:\t\t{:.6f}".format(val_err / val_batches))
```
7. 进行特征重构,利用训练好的模型进行特征重构。
```
reconstructed_features = lasagne.layers.get_output(network, deterministic=True)
reconstruct_fn = theano.function([input_var], reconstructed_features)
reconstructed_features = reconstruct_fn(X_test)
```
通过以上步骤,我们可以实现基于Theano库的3D CNN特征重构。