解释下面的代码： writer.add_image('input', make_grid(input_gray.cpu(), nrow=4, normalize=True), iter)

时间: 2024-05-21 15:15:56 浏览: 207
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随机森林.zip_R随机森林_随机森林_随机森林 R_随机森林R

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这段代码使用了PyTorch的可视化工具Tensorboard，将一个名为'input'的图像展示在Tensorboard的界面上。 具体来说，它通过调用make_grid函数将一个包含多张灰度图像的tensor组合成一张大图像。参数nrow=4指定了每行显示4张图像。normalize=True则表示对每个图像进行了归一化处理，使得图像的像素值在[0,1]之间。 最后，这个大图像被写入Tensorboard的日志文件，并被命名为'input'，并且使用参数iter指定了当前训练的迭代次数。
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fmap = fmap_dict['conv'] fmap = t.stack(fmap) fmap.squeeze_(0) print(fmap.shape) fmap.transpose_(0, 1) print(fmap.shape) nrow = int(np.sqrt(fmap.shape[0])) fmap_grid = vutils.make_grid(fmap, normalize=True, scale_each=True, nrow=nrow) writer.add_image('feature map in conv', fmap_grid, global_step=322)

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if (it+1) % args.sample_interval == 0: attgan.eval() with torch.no_grad(): samples = [fixed_img_a] for i, att_b in enumerate(sample_att_b_list): att_b_ = (att_b * 2 - 1) * args.thres_int if i > 0: att_b_[..., i - 1] = att_b_[..., i - 1] * args.test_int / args.thres_int samples.append(attgan.G(fixed_img_a, att_b_)) samples = torch.cat(samples, dim=3) writer.add_image('sample', vutils.make_grid(samples, nrow=1, normalize=True, value_range=(-1., 1.)), it+1) vutils.save_image(samples, os.path.join( 'output', args.experiment_name, 'sample_training', 'Epoch_({:d})_({:d}of{:d}).jpg'.format(epoch, it%it_per_epoch+1, it_per_epoch) ), nrow=1, normalize=True,value_range=(-1., 1.)) it += 1 我这里面有没有模型保存的命令

在您提供的代码片段中，并没有看到明确的模型保存命令。代码片段展示了在每个 args.sample_interval 步骤时进行模型评估和生成样本的过程，但没有包含模型保存的逻辑。 如果您希望在训练过程中保存模型，您可以在...

if (it+1) % args.save_interval == 0: # To save storage space, I only checkpoint the weights of G. # If you'd like to keep weights of G, D, optim_G, optim_D, # please use save() instead of saveG(). attgan.saveG(os.path.join( 'output', args.experiment_name, 'checkpoint', 'weights.{:d}.pth'.format(epoch) )) # attgan.save(os.path.join( # 'output', args.experiment_name, 'checkpoint', 'weights.{:d}.pth'.format(epoch) # )) if (it+1) % args.sample_interval == 0: attgan.eval() with torch.no_grad(): samples = [fixed_img_a] for i, att_b in enumerate(sample_att_b_list): att_b_ = (att_b * 2 - 1) * args.thres_int if i > 0: att_b_[..., i - 1] = att_b_[..., i - 1] * args.test_int / args.thres_int samples.append(attgan.G(fixed_img_a, att_b_)) samples = torch.cat(samples, dim=3) writer.add_image('sample', vutils.make_grid(samples, nrow=1, normalize=True, range=(-1., 1.)), it+1) vutils.save_image(samples, os.path.join( 'output', args.experiment_name, 'sample_training', 'Epoch_({:d})_({:d}of{:d}).jpg'.format(epoch, it%it_per_epoch+1, it_per_epoch) ), nrow=1, normalize=True, range=(-1., 1.)) it += 1

最后，使用 writer.add_image() 将生成的样本图像添加到摘要信息中，使用 vutils.save_image() 将样本图像保存到指定路径下。保存路径的构建方式与保存模型时类似，包括实验名称、样本训练目录和文件名。文件名...

Traceback (most recent call last): File "train.py", line 188, in <module> writer.add_image('sample', vutils.make_grid(samples, nrow=1, normalize=True), it+1) File "/home/liu/anaconda3/envs/AttGAN/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/_contextlib.py", line 115, in decorate_context return func(*args, **kwargs) TypeError: make_grid() got an unexpected keyword argument 'range'

根据你提供的错误信息，问题出现在 train.py 文件的第 188 行，具体是在调用 vutils.make_grid() 函数时出现了错误。 根据错误提示，make_grid() 函数不支持 range 这个关键字参数。这可能是因为你在调用 ...

create or replace trigger produce_vip_card after insert on vip_customer for each row declare deposit number; begin case when nrow.level_of_membership = '1' then deposit := 200; when nrow.level_of_membership = '2' then deposit := 300; when nrow.level_of_membership = '3' then deposit := 500; end case; insert into vip_card(margin,card_number,registry_date,phone_number) values(deposit, card_number_incremental.nextval, to_char(sysdate(),'YY/MM/DD'), :new.phone_number); end; /

这是一个触发器（Trigger），用于在 VIP 客户表（vip_customer）中插入新行时自动创建 VIP 卡（vip_card）...需要注意的是，该触发器的语法可能与不同的数据库管理系统有所不同，上述示例代码是 Oracle 数据库的语法。

torchvision.utils.make_grid

torchvision.utils.make_grid(tensor, nrow=8, padding=2, normalize=False, range=None, scale_each=False, pad_value=0) - tensor：一个张量，形状为 (B, C, H, W)，其中 B 是 batch size，C 是通道...

vutils.make_grid

grid_image = vutils.make_grid(tensor, nrow=8, padding=2, normalize=True, scale_each=True) # 显示网格图像 import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(grid_image.permute(1, 2, 0)) plt.axis('off') plt....

utils.make_grid（）参数

utils.make_grid() 是 PyTorch 中的一个函数，用于将一组图像拼接成一个方便显示的网格图像。它有以下参数： - tensor：包含要拼接的图像的 tensor，形状为 (batch_size, channels, height, width) 或 ...

解释下面代码含义def show_batch(display_transform=None): if display_transform is None: display_transform = transforms.ToTensor() display_set = torchvision.datasets.CIFAR10( root='./' + data_folder, train=True, download=True, transform=display_transform ) display_loader = torch.utils.data.DataLoader(display_set, batch_size=32) topil = transforms.ToPILImage() for batch_img, batch_label in display_loader: grid = make_grid(batch_img, nrow=8) grid_img = topil(grid) plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.imshow(grid_img) grid_img.save('./img/trans_cifar10.png') plt.show() break

这段代码的作用是展示 CIFAR10 数据集中的一批图片。具体来说，它实例化了一个 torchvision.datasets.CIFAR10 数据集对象，对该数据集进行了预处理（可选参数 display_transform），然后使用 torch.utils.data....

save_image(fake_img[:25],line.format(batches_done),nrow=5, normalize=True, value_range=(-1,1)) 中的format怎么用

在上述代码中，format函数用于将batches_done的值插入到line字符串中的占位符中。具体来说，如果line字符串中包含有一个占位符，比如{}，那么在format函数中传入的第一个参数就会替换这个占位符。例如，如果batches_...

save_image(fake_img.data[:25], 'images/%d.png' % epoch, nrow=5, normalize=True) AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'data'

save_image(fake_img.data[:25], 'images/%d.png' % epoch, nrow=5, normalize=True) 这个代码将首先检查 fake_img 是否为空，如果不为空，则调用 save_image 函数。这可以避免出现 'NoneType' object ...

解释代码： if epoch % 50 == 0: # 每50轮保存权值数据 torch.save(best_model_weights, './results/AE/former_{}_rounds.pth'.format(int(epoch))) # 抽样出一个batch进行可视化 x = next(iter(test)) x_hat, _ = model(x.to(device)) if visualize: viz.images(x, nrow=4, win='x', opts=dict(title='x')) viz.images(x_hat, nrow=4, win='x', opts=dict(title='x'))

这段代码包含了两个部分。 第一部分是在每50个训练周期（epoch）保存模型的权重数据。具体解释如下： 1. if epoch % 50 == 0:：这个条件判断语句检查当前训练周期是否是50的倍数。 2. torch.save(best_model_...

R语言，训练完的神经网络定义一个history = [] get_weights_callback = callbacks.LambdaCallback( on_epoch_end=lambda epoch, logs: history.append(model.get_weights()))回调函数，可以调用每个epoch的权重值

layer_dense(units = 64, activation = "relu", input_shape = c(784)) %>% layer_dense(units = 10, activation = "softmax") # 编译模型 model %>% compile( optimizer = "rmsprop", loss = "categorical_...

# 获取当前工作目录下的所有文件 > all_files <- list.files(pattern="*.rna_seq.augmented_star_gene_counts.tsv") > 将文件合并和读取，R代码

在R中，你可以使用read.table()或者... if (nrow(all_data) == 0) { all_data <- current_data } else { all_data (all_data, current_data) } } # 检查合并后的数据是否有缺失值或者异常 summary(all_data)

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from tqdm import tqdm # tqdm 是显示循环进度条的库 class CliffWalkingEnv: def __init__(self, ncol, nrow): self.nrow = nrow self.ncol = ncol self.x = 0 # 记录当前智能体位置的横坐标 self.y = self.nrow - 1 # 记录当前智能体位置的纵坐标 def step(self, action): # 外部调用这个函数来改变当前位置 # 4 种动作, change[0]:上, change[1]:下, change[2]:左, change[3]:右。坐标系原点(0,0) # 定义在左上角 change = [[0, -1], [0, 1], [-1, 0], [1, 0]] self.x = min(self.ncol - 1, max(0, self.x + change[action][0])) self.y = min(self.nrow - 1, max(0, self.y + change[action][1])) next_state = self.y * self.ncol + self.x reward = -1 done = False if self.y == self.nrow - 1 and self.x > 0: # 下一个位置在悬崖或者目标 done = True if self.x != self.ncol - 1: reward = -100 return next_state, reward, done def reset(self): # 回归初始状态,坐标轴原点在左上角 self.x = 0 self.y = self.nrow - 1 return self.y * self.ncol + self.x将上述代码的每一行都进行注释并解释它在这个位置的作用

代码注释： 1. 导入必要的库：matplotlib.pyplot 用于绘图，numpy 用于数值计算，tqdm 用于显示循环进度条。 2. 定义一个 CliffWalkingEnv 类，表示悬崖行走环境。该环境包含以下属性： - nrow：网格...

我有一个(64, 224, 224)的tensor，请帮我用torchvision.utils.make_grid函数，拼接成64张（224,224）的大图片

好的，你可以使用以下代码实现： python import torch import torchvision.utils as vutils # 创建一个(64, 224, 224)的tensor tensor = torch.randn(64, 224, 224) # 将tensor调整成(64, 3, 224, 224)的形状 ...

R语言划分数据集代码set.seed(1) train_id = sample(1:nrow(data),0.85*nrow(data)) 加一些代码，让数据随机划分

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