def evaluate(self, datloader_Test): Image_Feature_ALL = [] Image_Name = [] Sketch_Feature_ALL = [] Sketch_Name = [] start_time = time.time() self.eval() for i_batch, sanpled_batch in enumerate(datloader_Test): sketch_feature, positive_feature= self.test_forward(sanpled_batch) Sketch_Feature_ALL.extend(sketch_feature) Sketch_Name.extend(sanpled_batch['sketch_path']) for i_num, positive_name in enumerate(sanpled_batch['positive_path']): if positive_name not in Image_Name: Image_Name.append(sanpled_batch['positive_path'][i_num]) Image_Feature_ALL.append(positive_feature[i_num]) rank = torch.zeros(len(Sketch_Name)) Image_Feature_ALL = torch.stack(Image_Feature_ALL) for num, sketch_feature in enumerate(Sketch_Feature_ALL): s_name = Sketch_Name[num] sketch_query_name = '_'.join(s_name.split('/')[-1].split('_')[:-1]) position_query = Image_Name.index(sketch_query_name) distance = F.pairwise_distance(sketch_feature.unsqueeze(0), Image_Feature_ALL) target_distance = F.pairwise_distance(sketch_feature.unsqueeze(0), Image_Feature_ALL[position_query].unsqueeze(0)) rank[num] = distance.le(target_distance).sum() top1 = rank.le(1).sum().numpy() / rank.shape[0] top10 = rank.le(10).sum().numpy() / rank.shape[0] print('Time to EValuate:{}'.format(time.time() - start_time)) return top1, top10
时间: 2024-04-17 10:23:18 浏览: 133
PESQ.zip_Evaluate the audio_evaluation
这段代码是一个evaluate函数,用于评估模型在测试数据集上的性能。函数接受一个datloader_Test参数,该参数是一个数据加载器,用于加载测试数据集。
函数首先初始化一些变量,包括用于存储图像特征、图像名称、素描特征和素描名称的列表。然后,函数将模型设置为评估模式。
接下来,函数遍历测试数据集中的每个批次。对于每个批次,函数调用test_forward方法获取素描特征和正样本特征,并将它们分别添加到相应的列表中。同时,函数还将正样本的路径添加到图像名称列表中。
然后,函数遍历所有的素描特征,并根据素描路径推断出对应的正样本路径,并在图像名称列表中查找该路径所对应的索引。然后,函数使用F.pairwise_distance计算素描特征与所有正样本特征之间的距离,并使用F.pairwise_distance计算素描特征与对应正样本特征之间的距离。
接下来,函数计算每个素描与所有正样本之间的排序值,并统计排名在前1和前10的比例。
最后,函数打印评估时间,并返回top1和top10的比例。
请注意,这只是代码的一个简单解释,具体实现可能还涉及其他细节。
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