import torchimport torchvision.models as modelsimport torchvision.transforms as transformsimport cv2import numpy as np# 加载自定义的vgg16模型vgg = models.vgg16(pretrained=False)vgg.load_state_dict(torch.load('vgg16.pth'))vgg.features.eval()transform = transforms.Compose([ transforms.ToPILImage(), transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])])# 加载需要匹配的大图和小图img = cv2.imread('big_image.jpg')template = cv2.imread('small_image.jpg')# 将大图和小图转换为PyTorch的Tensor格式img_tensor = transform(img).unsqueeze(0) # 在第0个维度上增加一个维度template_tensor = transform(template).unsqueeze(0)# 对大图和小图分别进行特征提取img_features = vgg(img_tensor)template_features = vgg(template_tensor)# 计算大图中每个位置与小图的相似度result = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)# 找到相似度最高的位置min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)top_left = max_loc # 左上角坐标bottom_right = (top_left[0] + template.shape[1], top_left[1] + template.shape[0]) # 右下角坐标# 返回小图在大图中的左上角和右下角坐标print("小图在大图中的左上角坐标：", top_left)print("小图在大图中的右下角坐标：", bottom_right)# 在大图中绘制矩形框cv2.rectangle(img, top_left, bottom_right, (0, 0, 255), 2)# 显示匹配结果cv2.imshow('result', img)cv2.waitKey(0) 对这个代码打包PyInstaller 中出现了无限递归问题

这个问题可能是因为 PyInstaller 在打包的时候没有正确处理 torch 库中的一些依赖关系导致的。你可以尝试使用 PyTorch 的官方提供的打包工具 `torch.utils.bundled_inputs` 来解决这个问题。具体使用方法可以参考 PyTorch 的官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/notes/pytorch2.html#bundling-inputs

相关问题

import torchimport torchvision.models as modelsimport torchvision.transforms as transformsimport cv2import numpy as npvgg = models.vgg16(pretrained=True).featuresvgg.eval()transform = transforms.Compose([ transforms.ToPILImage(), transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])])# 加载需要匹配的大图和小图img = cv2.imread('big_image.jpg')template = cv2.imread('small_image.jpg')# 将大图和小图转换为PyTorch的Tensor格式img_tensor = transform(img).unsqueeze(0) # 在第0个维度上增加一个维度template_tensor = transform(template).unsqueeze(0)# 对大图和小图分别进行特征提取img_features = vgg(img_tensor)template_features = vgg(template_tensor)# 计算大图中每个位置与小图的相似度result = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)# 找到相似度最高的位置min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)top_left = max_loc # 左上角坐标bottom_right = (top_left[0] + template.shape[1], top_left[1] + template.shape[0]) # 右下角坐标# 返回小图在大图中的左上角和右下角坐标print("小图在大图中的左上角坐标：", top_left)print("小图在大图中的右下角坐标：", bottom_right)# 在大图中绘制矩形框cv2.rectangle(img, top_left, bottom_right, (0, 0, 255), 2)# 显示匹配结果cv2.imshow('result', img)cv2.waitKey(0)对当前代码修改为使用当前项目下的vgg16.pth

可以使用以下代码来将原先的`vgg16(pretrained=True)`修改为使用当前项目下的`vgg16.pth`：

import torch
import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms
import cv2
import numpy as np

# 加载自定义的vgg16模型
vgg = models.vgg16(pretrained=False)
vgg.load_state_dict(torch.load('vgg16.pth'))
vgg.features.eval()

transform = transforms.Compose([
    transforms.ToPILImage(),
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 加载需要匹配的大图和小图
img = cv2.imread('big_image.jpg')
template = cv2.imread('small_image.jpg')

# 将大图和小图转换为PyTorch的Tensor格式
img_tensor = transform(img).unsqueeze(0)  # 在第0个维度上增加一个维度
template_tensor = transform(template).unsqueeze(0)

# 对大图和小图分别进行特征提取
img_features = vgg(img_tensor)
template_features = vgg(template_tensor)

# 计算大图中每个位置与小图的相似度
result = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

# 找到相似度最高的位置
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
top_left = max_loc  # 左上角坐标
bottom_right = (top_left[0] + template.shape[1], top_left[1] + template.shape[0])  # 右下角坐标

# 返回小图在大图中的左上角和右下角坐标
print("小图在大图中的左上角坐标：", top_left)
print("小图在大图中的右下角坐标：", bottom_right)

# 在大图中绘制矩形框
cv2.rectangle(img, top_left, bottom_right, (0, 0, 255), 2)

# 显示匹配结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)

其中，`vgg16.pth`是自定义的vgg16模型的权重文件，需要放在当前项目的根目录下。此处假设模型权重文件使用的是vgg16的默认命名方式，如果使用了自定义的命名方式，需要相应地修改`load_state_dict()`方法中的参数。

修改import torch import torchvision.models as models vgg16_model = models.vgg16(pretrained=True) import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image # 加载图片 img_path = "pic.jpg" img = Image.open(img_path) # 定义预处理函数 preprocess = 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]) ]) # 预处理图片，并添加一个维度(batch_size) img_tensor = preprocess(img).unsqueeze(0) # 提取特征 features = vgg16_model.features(img_tensor) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def deconv_visualization(model, features, layer_idx, iterations=30, lr=1, figsize=(10, 10)): # 获取指定层的输出特征 output = features[layer_idx] # 定义随机输入张量，并启用梯度计算 #input_tensor = torch.randn(output.shape, requires_grad=True) input_tensor = torch.randn(1, 3, output.shape[2], output.shape[3], requires_grad=True) # 定义优化器 optimizer = torch.optim.Adam([input_tensor], lr=lr) for i in range(iterations): # 将随机张量输入到网络中，得到对应的输出 model.zero_grad() #x = model.features(input_tensor) x = model.features:layer_idx # 计算输出与目标特征之间的距离，并进行反向传播 loss = F.mse_loss(x[layer_idx], output) loss.backward() # 更新输入张量 optimizer.step() # 反归一化 input_tensor = (input_tensor - input_tensor.min()) / (input_tensor.max() - input_tensor.min()) # 将张量转化为numpy数组 img = input_tensor.squeeze(0).detach().numpy().transpose((1, 2, 0)) # 绘制图像 plt.figure(figsize=figsize) plt.imshow(img) plt.axis("off") plt.show() # 可视化第一层特征 deconv_visualization(vgg16_model, features, 0)使其不产生报错IndexError: tuple index out of range

修改后的代码如下：

import torch
import torchvision.models as models
vgg16_model = models.vgg16(pretrained=True)
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 加载图片
img_path = "pic.jpg"
img = Image.open(img_path)

# 定义预处理函数
preprocess = 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])
])

# 预处理图片，并添加一个维度(batch_size)
img_tensor = preprocess(img).unsqueeze(0)

# 提取特征
features = vgg16_model.features(img_tensor)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def deconv_visualization(model, features, layer_idx, iterations=30, lr=1, figsize=(10, 10)):
    # 获取指定层的输出特征
    output = features[layer_idx]

    # 定义随机输入张量，并启用梯度计算
    input_tensor = torch.randn(1, 3, output.shape[2], output.shape[3], requires_grad=True)

    # 定义优化器
    optimizer = torch.optim.Adam([input_tensor], lr=lr)

    for i in range(iterations):
        # 将随机张量输入到网络中，得到对应的输出
        model.zero_grad()
        x = model.features[:layer_idx+1](input_tensor)

        # 计算输出与目标特征之间的距离，并进行反向传播
        loss = F.mse_loss(x, output)
        loss.backward()

        # 更新输入张量
        optimizer.step()

        # 反归一化
        input_tensor = (input_tensor - input_tensor.min()) / (input_tensor.max() - input_tensor.min())

    # 将张量转化为numpy数组
    img = input_tensor.squeeze(0).detach().numpy().transpose((1, 2, 0))

    # 绘制图像
    plt.figure(figsize=figsize)
    plt.imshow(img)
    plt.axis("off")
    plt.show()

# 可视化第一层特征
deconv_visualization(vgg16_model, features, 0)

改动的主要是在定义随机输入张量后，将其输入到网络中获取对应的输出，同时在获取输出时，需要指定截取到哪一层。然后计算输出与目标特征之间的距离，并进行反向传播，更新输入张量。最后将张量转化为numpy数组，绘制图像。