【Python机器学习】实验15 将Lenet5应用于Cifar10数据集（PyTorch实现）
文章目录
- CIFAR10数据集介绍
- 1. 数据的下载
- 2.修改模型与前面的参数设置保持一致
- 3. 新建模型
- 4. 从数据集中分批量读取数据
- 5. 定义损失函数
- 6. 定义优化器
- 7. 开始训练
- 8.测试模型
- 9. 手写体图片的可视化
- 10. 多幅图片的可视化
- 思考题
- 11. 读取测试集的图片预测值（神经网络的输出为10）
- 12. 采用pandas可视化数据
- 13. 对预测错误的样本点进行可视化
- 14. 看看错误样本被预测为哪些数据？
- 15.输出错误的模型类别
CIFAR10数据集介绍
CIFAR-10 数据集由10个类别的60000张32x32彩色图像组成，每类6000张图像。有50000张训练图像和10000张测试图像。数据集分为五个训练批次
和一个测试批次，每个批次有10000张图像。测试批次包含从每个类别中随机选择的1000张图像。训练批次包含随机顺序的剩余图像，但一些训练批次
可能包含比另一个类别更多的图像。在它们之间训练批次包含来自每个类的5000张图像。以下是数据集中的类，以及每个类中的10张随机图像：
因为CIFAR10数据集颜色通道有3个，所以卷积层L1的输入通道数量（in_channels）需要设为3。全连接层fc1的输入维度设为400，这与上例设为256有所不同，原因是初始输入数据的形状不一样，经过卷积池化后，输出的数据形状是不一样的。如果是采用动态图开发模型，那么有一种便捷的方式查看中间结果的形状，即在forward()方法中，用print函数把中间结果的形状打印出来。根据中间结果的形状，决定接下来各网络层的参数。
1. 数据的下载
import torch
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.datasets import CIFAR10
train_dataset = CIFAR10(root="./data/CIFAR10",train=True,transform=transforms.ToTensor(),download=True)
test_dataset = CIFAR10(root="./data/CIFAR10", train=False,transform=transforms.ToTensor())
Files already downloaded and verified
train_dataset[0][0].shape
torch.Size([3, 32, 32])
train_dataset[0][1]
6
2.修改模型与前面的参数设置保持一致
from torch import nn
class Lenet5(nn.Module):def __init__(self):super(Lenet5,self).__init__()#1+ 32-5/(1)==28self.features=nn.Sequential(#定义第一个卷积层nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=6,kernel_size=(5,5),stride=1),nn.ReLU(),nn.AvgPool2d(kernel_size=2,stride=2),#定义第二个卷积层nn.Conv2d(in_channels=6,out_channels=16,kernel_size=(5,5),stride=1),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2),)#定义全连接层self.classfier=nn.Sequential(nn.Linear(in_features=400,out_features=120),nn.ReLU(),nn.Linear(in_features=120,out_features=84),nn.ReLU(),nn.Linear(in_features=84,out_features=10), )def forward(self,x):x=self.features(x)x=torch.flatten(x,1)result=self.classfier(x)return result
3. 新建模型
model=Lenet5()
device=torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model=model.to(device)
4. 从数据集中分批量读取数据
#加载数据集
batch_size=32
train_loader= torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size, shuffle=True)
test_loader= torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size, shuffle=False)
# 类别信息也是需要我们给定的
classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat','deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')
5. 定义损失函数
from torch import optim
loss_fun=nn.CrossEntropyLoss()
loss_lst=[]
6. 定义优化器
optimizer=optim.SGD(params=model.parameters(),lr=0.001,momentum=0.9)
7. 开始训练
import time
start_time=time.time()
#训练的迭代次数
for epoch in range(10):loss_i=0for i,(batch_data,batch_label) in enumerate(train_loader):#清空优化器的梯度optimizer.zero_grad()#模型前向预测pred=model(batch_data)loss=loss_fun(pred,batch_label)loss_i+=lossloss.backward()optimizer.step()if (i+1)%200==0:print("第%d次训练，第%d批次，损失为%.2f"%(epoch,i,loss_i/200))loss_i=0
end_time=time.time()
print("共训练了%d 秒"%(end_time-start_time))
第0次训练，第199批次，损失为2.30
第0次训练，第399批次，损失为2.30
第0次训练，第599批次，损失为2.30
第0次训练，第799批次，损失为2.30
第0次训练，第999批次，损失为2.30
第0次训练，第1199批次，损失为2.30
第0次训练，第1399批次，损失为2.30
第1次训练，第199批次，损失为2.30
第1次训练，第399批次，损失为2.30
第1次训练，第599批次，损失为2.30
第1次训练，第799批次，损失为2.30
第1次训练，第999批次，损失为2.29
第1次训练，第1199批次，损失为2.27
第1次训练，第1399批次，损失为2.18
第2次训练，第199批次，损失为2.07
第2次训练，第399批次，损失为2.04
第2次训练，第599批次，损失为2.03
第2次训练，第799批次，损失为2.00
第2次训练，第999批次，损失为1.98
第2次训练，第1199批次，损失为1.96
第2次训练，第1399批次，损失为1.95
第3次训练，第199批次，损失为1.89
第3次训练，第399批次，损失为1.86
第3次训练，第599批次，损失为1.84
第3次训练，第799批次，损失为1.80
第3次训练，第999批次，损失为1.75
第3次训练，第1199批次，损失为1.71
第3次训练，第1399批次，损失为1.71
第4次训练，第199批次，损失为1.66
第4次训练，第399批次，损失为1.65
第4次训练，第599批次，损失为1.63
第4次训练，第799批次，损失为1.61
第4次训练，第999批次，损失为1.62
第4次训练，第1199批次，损失为1.60
第4次训练，第1399批次，损失为1.59
第5次训练，第199批次，损失为1.56
第5次训练，第399批次，损失为1.56
第5次训练，第599批次，损失为1.54
第5次训练，第799批次，损失为1.55
第5次训练，第999批次，损失为1.52
第5次训练，第1199批次，损失为1.52
第5次训练，第1399批次，损失为1.49
第6次训练，第199批次，损失为1.50
第6次训练，第399批次，损失为1.47
第6次训练，第599批次，损失为1.46
第6次训练，第799批次，损失为1.47
第6次训练，第999批次，损失为1.46
第6次训练，第1199批次，损失为1.43
第6次训练，第1399批次，损失为1.45
第7次训练，第199批次，损失为1.42
第7次训练，第399批次，损失为1.42
第7次训练，第599批次，损失为1.39
第7次训练，第799批次，损失为1.39
第7次训练，第999批次，损失为1.40
第7次训练，第1199批次，损失为1.40
第7次训练，第1399批次，损失为1.40
第8次训练，第199批次，损失为1.36
第8次训练，第399批次，损失为1.37
第8次训练，第599批次，损失为1.38
第8次训练，第799批次，损失为1.37
第8次训练，第999批次，损失为1.34
第8次训练，第1199批次，损失为1.37
第8次训练，第1399批次，损失为1.35
第9次训练，第199批次，损失为1.31
第9次训练，第399批次，损失为1.31
第9次训练，第599批次，损失为1.31
第9次训练，第799批次，损失为1.31
第9次训练，第999批次，损失为1.34
第9次训练，第1199批次，损失为1.32
第9次训练，第1399批次，损失为1.31
共训练了156 秒
8.测试模型
len(test_dataset)
10000
correct=0
for batch_data,batch_label in test_loader:pred_test=model(batch_data)pred_result=torch.max(pred_test.data,1)[1]correct+=(pred_result==batch_label).sum()
print("准确率为:%.2f%%"%(correct/len(test_dataset)))
准确率为:0.53%
9. 手写体图片的可视化
from torchvision import transforms as T
import torch
len(train_dataset)
50000
train_dataset[0][0].shape
torch.Size([3, 32, 32])
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(train_dataset[0][0][0],cmap="gray")
plt.axis('off')
(-0.5, 31.5, 31.5, -0.5)
plt.imshow(train_dataset[0][0][0])
plt.axis('off')
(-0.5, 31.5, 31.5, -0.5)
10. 多幅图片的可视化
from matplotlib import pyplot as plt
plt.figure(figsize=(20,15))
cols=10
rows=10
for i in range(0,rows):for j in range(0,cols):idx=j+i*colsplt.subplot(rows,cols,idx+1) plt.imshow(train_dataset[idx][0][0])plt.axis('off')
import numpy as np
img10 = np.stack(list(train_dataset[i][0][0] for i in range(10)), axis=1).reshape(32,320)
plt.imshow(img10)
plt.axis('off')
(-0.5, 319.5, 31.5, -0.5)
img100 = np.stack( tuple( np.stack(tuple( train_dataset[j*10+i][0][0] for i in range(10) ), axis=1).reshape(32,320) for j in range(10)),axis=0).reshape(320,320)
plt.imshow(img100)
plt.axis('off')
(-0.5, 319.5, 319.5, -0.5)
思考题
- 测试集中有哪些识别错误的手写数字图片？ 汇集整理并分析原因？
11. 读取测试集的图片预测值（神经网络的输出为10）
pre_result=torch.zeros(len(test_dataset),10)
for i in range(len(test_dataset)):pre_result[i,:]=model(torch.reshape(test_dataset[i][0],(-1,3,32,32)))
pre_result
tensor([[-0.4934, -1.0982, 0.4072, ..., -0.4038, -1.1655, -0.8201],[ 4.0154, 4.4736, -0.2921, ..., -2.3925, 4.3176, 4.1910],[ 1.3858, 3.2022, -0.7004, ..., -2.2767, 3.0923, 2.3740],...,[-1.9551, -3.8085, 1.7917, ..., 2.1104, -2.9573, -1.7387],[ 0.6681, -0.5328, 0.3059, ..., 0.1170, -2.5236, -0.5746],[-0.5194, -2.6185, 1.1929, ..., 3.7749, -2.3134, -1.5123]],grad_fn=<CopySlices>)
pre_result.shape
torch.Size([10000, 10])
pre_result[:5]
tensor([[-0.4934, -1.0982, 0.4072, 1.7331, -0.4456, 1.6433, 0.1721, -0.4038,-1.1655, -0.8201],[ 4.0154, 4.4736, -0.2921, -3.2882, -1.6234, -4.4814, -3.1241, -2.3925,4.3176, 4.1910],[ 1.3858, 3.2022, -0.7004, -1.0123, -1.7394, -1.6657, -3.2578, -2.2767,3.0923, 2.3740],[ 2.1151, 0.8262, 0.0071, -1.1410, -0.3051, -2.0239, -2.3023, -0.3573,2.9400, 0.5595],[-2.3524, -2.7907, 1.9834, 2.1088, 2.7645, 1.1118, 2.9782, -0.3876,-3.2325, -2.3916]], grad_fn=<SliceBackward0>)
#显示这10000张图片的标签
label_10000=[test_dataset[i][1] for i in range(10000)]
label_10000
[3,8,8,0,6,6,1,6,3,1,0,9,5,7,9,8,5,7,8,6,7,0,4,9,5,2,4,0,9,6,6,5,4,5,9,2,4,1,9,5,4,6,5,6,0,9,3,9,7,6,9,8,0,3,8,8,7,7,4,6,7,3,6,3,6,2,1,2,3,7,2,6,8,8,0,2,9,3,3,8,8,1,1,7,2,5,2,7,8,9,0,3,8,6,4,6,6,0,0,7,4,5,6,3,1,1,3,6,8,7,4,0,6,2,1,3,0,4,2,7,8,3,1,2,8,0,8,3,5,2,4,1,8,9,1,2,9,7,2,9,6,5,6,3,8,7,6,2,5,2,8,9,6,0,0,5,2,9,5,4,2,1,6,6,8,4,8,4,5,0,9,9,9,8,9,9,3,7,5,0,0,5,2,2,3,8,6,3,4,0,5,8,0,1,7,2,8,8,7,8,5,1,8,7,1,3,0,5,7,9,7,4,5,9,8,0,7,9,8,2,7,6,9,4,3,9,6,4,7,6,5,1,5,8,8,0,4,0,5,5,1,1,8,9,0,3,1,9,2,2,5,3,9,9,4,0,3,0,0,9,8,1,5,7,0,8,2,4,7,0,2,3,6,3,8,5,0,3,4,3,9,0,6,1,0,9,1,0,7,9,1,2,6,9,3,4,6,0,0,6,6,6,3,2,6,1,8,2,1,6,8,6,8,0,4,0,7,7,5,5,3,5,2,3,4,1,7,5,4,6,1,9,3,6,6,9,3,8,0,7,2,6,2,5,8,5,4,6,8,9,9,1,0,2,2,7,3,2,8,0,9,5,8,1,9,4,1,3,8,1,4,7,9,4,2,7,0,7,0,6,6,9,0,9,2,8,7,2,2,5,1,2,6,2,9,6,2,3,0,3,9,8,7,8,8,4,0,1,8,2,7,9,3,6,1,9,0,7,3,7,4,5,0,0,2,9,3,4,0,6,2,5,3,7,3,7,2,5,3,1,1,4,9,9,5,7,5,0,2,2,2,9,7,3,9,4,3,5,4,6,5,6,1,4,3,4,4,3,7,8,3,7,8,0,5,7,6,0,5,4,8,6,8,5,5,9,9,9,5,0,1,0,8,1,1,8,0,2,2,0,4,6,5,4,9,4,7,9,9,4,5,6,6,1,5,3,8,9,5,8,5,7,0,7,0,5,0,0,4,6,9,0,9,5,6,6,6,2,9,0,1,7,6,7,5,9,1,6,2,5,5,5,8,5,9,4,6,4,3,2,0,7,6,2,2,3,9,7,9,2,6,7,1,3,6,6,8,9,7,5,4,0,8,4,0,9,3,4,8,9,6,9,2,6,1,4,7,3,5,3,8,5,0,2,1,6,4,3,3,9,6,9,8,8,5,8,6,6,2,1,7,7,1,2,7,9,9,4,4,1,2,5,6,8,7,6,8,3,0,5,5,3,0,7,9,1,3,4,4,5,3,9,5,6,9,2,1,1,4,1,9,4,7,6,3,8,9,0,1,3,6,3,6,3,2,0,3,1,0,5,9,6,4,8,9,6,9,6,3,0,3,2,2,7,8,3,8,2,7,5,7,2,4,8,7,4,2,9,8,8,6,8,8,7,4,3,3,8,4,9,4,8,8,1,8,2,1,3,6,5,4,2,7,9,9,4,1,4,1,3,2,7,0,7,9,7,6,6,2,5,9,2,9,1,2,2,6,8,2,1,3,6,6,0,1,2,7,0,5,4,6,1,6,4,0,2,2,6,0,5,9,1,7,6,7,0,3,9,6,8,3,0,3,4,7,7,1,4,7,2,7,1,4,7,4,4,8,4,7,7,5,3,7,2,0,8,9,5,8,3,6,2,0,8,7,3,7,6,5,3,1,3,2,2,5,4,1,2,9,2,7,0,7,2,1,3,2,0,2,4,7,9,8,9,0,7,7,0,7,8,4,6,3,3,0,1,3,7,0,1,3,1,4,2,3,8,4,2,3,7,8,4,3,0,9,0,0,1,0,4,4,6,7,6,1,1,3,7,3,5,2,6,6,5,8,7,1,6,8,8,5,3,0,4,0,1,3,8,8,0,6,9,9,9,5,5,8,6,0,0,4,2,3,2,7,2,2,5,9,8,9,1,7,4,0,3,0,1,3,8,3,9,6,1,4,7,0,3,7,8,9,1,1,6,6,6,6,9,1,9,9,4,2,1,7,0,6,8,1,9,2,9,0,4,7,8,3,1,2,0,1,5,8,4,6,3,8,1,3,8,...]
import numpy
pre_10000=pre_result.detach()
pre_10000
tensor([[-0.4934, -1.0982, 0.4072, ..., -0.4038, -1.1655, -0.8201],[ 4.0154, 4.4736, -0.2921, ..., -2.3925, 4.3176, 4.1910],[ 1.3858, 3.2022, -0.7004, ..., -2.2767, 3.0923, 2.3740],...,[-1.9551, -3.8085, 1.7917, ..., 2.1104, -2.9573, -1.7387],[ 0.6681, -0.5328, 0.3059, ..., 0.1170, -2.5236, -0.5746],[-0.5194, -2.6185, 1.1929, ..., 3.7749, -2.3134, -1.5123]])
pre_10000=numpy.array(pre_10000)
pre_10000
array([[-0.49338394, -1.098238 , 0.40724754, ..., -0.40375623,-1.165497 , -0.820113 ],[ 4.0153656 , 4.4736323 , -0.29209492, ..., -2.392501 ,4.317573 , 4.190993 ],[ 1.3858219 , 3.2021556 , -0.70040375, ..., -2.2767155 ,3.092283 , 2.373978 ],...,[-1.9550545 , -3.808494 , 1.7917161 , ..., 2.110389 ,-2.9572597 , -1.7386926 ],[ 0.66809845, -0.5327946 , 0.30590305, ..., 0.11701592,-2.5236375 , -0.5746133 ],[-0.51935434, -2.6184506 , 1.1929085 , ..., 3.7748828 ,-2.3134274 , -1.5123445 ]], dtype=float32)
12. 采用pandas可视化数据
import pandas as pd
table=pd.DataFrame(zip(pre_10000,label_10000))
table
| 0 | 1 | |
|---|---|---|
| 0 | [-0.49338394, -1.098238, 0.40724754, 1.7330961... | 3 |
| 1 | [4.0153656, 4.4736323, -0.29209492, -3.2882178... | 8 |
| 2 | [1.3858219, 3.2021556, -0.70040375, -1.0123051... | 8 |
| 3 | [2.11508, 0.82618773, 0.007076204, -1.1409527,... | 0 |
| 4 | [-2.352432, -2.7906854, 1.9833877, 2.1087575, ... | 6 |
| ... | ... | ... |
| 9995 | [-0.55809855, -4.3891077, -0.3040389, 3.001731... | 8 |
| 9996 | [-2.7151718, -4.1596007, 1.2393914, 2.8491826,... | 3 |
| 9997 | [-1.9550545, -3.808494, 1.7917161, 2.6365147, ... | 5 |
| 9998 | [0.66809845, -0.5327946, 0.30590305, -0.182045... | 1 |
| 9999 | [-0.51935434, -2.6184506, 1.1929085, 0.1288419... | 7 |
10000 rows × 2 columns
table[0].values
array([array([-0.49338394, -1.098238 , 0.40724754, 1.7330961 , -0.4455951 ,1.6433077 , 0.1720748 , -0.40375623, -1.165497 , -0.820113 ],dtype=float32) ,array([ 4.0153656 , 4.4736323 , -0.29209492, -3.2882178 , -1.6234205 ,-4.481386 , -3.1240807 , -2.392501 , 4.317573 , 4.190993 ],dtype=float32) ,array([ 1.3858219 , 3.2021556 , -0.70040375, -1.0123051 , -1.7393746 ,-1.6656632 , -3.2578242 , -2.2767155 , 3.092283 , 2.373978 ],dtype=float32) ,...,array([-1.9550545 , -3.808494 , 1.7917161 , 2.6365147 , 0.37311587,3.545672 , -0.43889195, 2.110389 , -2.9572597 , -1.7386926 ],dtype=float32) ,array([ 0.66809845, -0.5327946 , 0.30590305, -0.18204585, 2.0045712 ,0.47369143, -0.3122899 , 0.11701592, -2.5236375 , -0.5746133 ],dtype=float32) ,array([-0.51935434, -2.6184506 , 1.1929085 , 0.1288419 , 1.8770852 ,0.4296908 , -0.22015049, 3.7748828 , -2.3134274 , -1.5123445 ],dtype=float32) ],dtype=object)
table["pred"]=[np.argmax(table[0][i]) for i in range(table.shape[0])]
table
| 0 | 1 | pred | |
|---|---|---|---|
| 0 | [-0.49338394, -1.098238, 0.40724754, 1.7330961... | 3 | 3 |
| 1 | [4.0153656, 4.4736323, -0.29209492, -3.2882178... | 8 | 1 |
| 2 | [1.3858219, 3.2021556, -0.70040375, -1.0123051... | 8 | 1 |
| 3 | [2.11508, 0.82618773, 0.007076204, -1.1409527,... | 0 | 8 |
| 4 | [-2.352432, -2.7906854, 1.9833877, 2.1087575, ... | 6 | 6 |
| ... | ... | ... | ... |
| 9995 | [-0.55809855, -4.3891077, -0.3040389, 3.001731... | 8 | 5 |
| 9996 | [-2.7151718, -4.1596007, 1.2393914, 2.8491826,... | 3 | 3 |
| 9997 | [-1.9550545, -3.808494, 1.7917161, 2.6365147, ... | 5 | 5 |
| 9998 | [0.66809845, -0.5327946, 0.30590305, -0.182045... | 1 | 4 |
| 9999 | [-0.51935434, -2.6184506, 1.1929085, 0.1288419... | 7 | 7 |
10000 rows × 3 columns
13. 对预测错误的样本点进行可视化
mismatch=table[table[1]!=table["pred"]]
mismatch
| 0 | 1 | pred | |
|---|---|---|---|
| 1 | [4.0153656, 4.4736323, -0.29209492, -3.2882178... | 8 | 1 |
| 2 | [1.3858219, 3.2021556, -0.70040375, -1.0123051... | 8 | 1 |
| 3 | [2.11508, 0.82618773, 0.007076204, -1.1409527,... | 0 | 8 |
| 8 | [0.02641207, -3.6653092, 2.294829, 2.2884543, ... | 3 | 5 |
| 12 | [-1.4556388, -1.7955011, -0.6100754, 1.169481,... | 5 | 6 |
| ... | ... | ... | ... |
| 9989 | [-0.2553262, -2.8777533, 3.4579017, 0.3079242,... | 2 | 4 |
| 9993 | [-0.077826336, -3.14616, 0.8994149, 3.5604722,... | 5 | 3 |
| 9994 | [-1.2543154, -2.4472265, 0.6754027, 2.0582433,... | 3 | 6 |
| 9995 | [-0.55809855, -4.3891077, -0.3040389, 3.001731... | 8 | 5 |
| 9998 | [0.66809845, -0.5327946, 0.30590305, -0.182045... | 1 | 4 |
4657 rows × 3 columns
from matplotlib import pyplot as plt
plt.scatter(mismatch[1],mismatch["pred"])
<matplotlib.collections.PathCollection at 0x1b3a92ef910>
14. 看看错误样本被预测为哪些数据？
mismatch[mismatch[1]==9].sort_values("pred").index
Int64Index([2129, 1465, 2907, 787, 2902, 2307, 4588, 5737, 8276, 8225,...7635, 7553, 7526, 3999, 1626, 1639, 4193, 7198, 3957, 3344],dtype='int64', length=396)
idx_lst=mismatch[mismatch[1]==9].sort_values("pred").index.values
idx_lst,len(idx_lst)
(array([2129, 1465, 2907, 787, 2902, 2307, 4588, 5737, 8276, 8225, 8148,4836, 1155, 7218, 8034, 7412, 5069, 1629, 5094, 5109, 7685, 5397,1427, 5308, 8727, 2960, 2491, 6795, 1997, 6686, 9449, 6545, 8985,9401, 3564, 6034, 383, 9583, 9673, 507, 3288, 6868, 9133, 9085,577, 4261, 6974, 411, 6290, 5416, 5350, 5950, 5455, 5498, 6143,5964, 5864, 5877, 6188, 5939, 14, 5300, 3501, 3676, 3770, 3800,3850, 3893, 3902, 4233, 4252, 4253, 4276, 5335, 4297, 4418, 4445,4536, 4681, 6381, 4929, 4945, 5067, 5087, 5166, 5192, 4364, 4928,7024, 6542, 8144, 8312, 8385, 8406, 8453, 8465, 8521, 8585, 8673,8763, 8946, 9067, 9069, 9199, 9209, 9217, 9280, 9403, 9463, 9518,9692, 9743, 9871, 9875, 9881, 8066, 6509, 8057, 7826, 6741, 6811,6814, 6840, 6983, 7007, 3492, 7028, 7075, 7121, 7232, 7270, 7424,7431, 7444, 7492, 7499, 7501, 7578, 7639, 7729, 7767, 7792, 7818,7824, 7942, 3459, 4872, 1834, 1487, 1668, 1727, 1732, 1734, 1808,1814, 1815, 1831, 1927, 2111, 2126, 2190, 2246, 2290, 2433, 2596,2700, 2714, 1439, 1424, 1376, 1359, 28, 151, 172, 253, 259,335, 350, 591, 625, 2754, 734, 940, 951, 970, 1066, 1136,1177, 1199, 1222, 1231, 853, 2789, 9958, 2946, 3314, 3307, 2876,3208, 3166, 2944, 2817, 2305, 7522, 7155, 7220, 4590, 2899, 2446,2186, 7799, 9492, 3163, 4449, 2027, 2387, 1064, 3557, 2177, 654,9791, 2670, 2514, 2495, 3450, 8972, 3210, 3755, 2756, 7967, 3970,4550, 6017, 938, 744, 6951, 3397, 4852, 3133, 7931, 707, 3312,7470, 6871, 8292, 7100, 9529, 9100, 3853, 9060, 9732, 2521, 3789,2974, 5311, 3218, 5736, 3055, 7076, 1220, 9147, 1344, 532, 8218,3569, 1008, 8475, 8877, 1582, 8936, 4758, 1837, 9517, 252, 5832,1916, 6369, 4979, 9324, 6218, 9777, 7923, 4521, 2868, 213, 8083,5952, 5579, 4508, 5488, 2460, 5332, 5180, 8323, 8345, 3776, 2568,5151, 4570, 2854, 8488, 4874, 680, 2810, 1285, 6136, 3339, 9143,6852, 1906, 7067, 7073, 2975, 1924, 6804, 6755, 9299, 2019, 9445,9560, 360, 1601, 7297, 9122, 6377, 9214, 6167, 3980, 394, 7491,7581, 9349, 8953, 222, 139, 530, 3577, 9868, 247, 9099, 9026,209, 538, 3229, 9258, 585, 9204, 9643, 1492, 3609, 6570, 6561,6469, 6435, 6419, 2155, 6275, 4481, 2202, 1987, 2271, 2355, 2366,2432, 5400, 2497, 2727, 4931, 4619, 9884, 5902, 8796, 6848, 6960,8575, 8413, 981, 8272, 8145, 3172, 1221, 3168, 1256, 1889, 1291,3964, 7635, 7553, 7526, 3999, 1626, 1639, 4193, 7198, 3957, 3344],dtype=int64),396)
import numpy as np
img=np.stack(list(test_dataset[idx_lst[i]][0][0] for i in range(5)),axis=1).reshape(32,32*5)
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
(-0.5, 159.5, 31.5, -0.5)
#显示4行
import numpy as np
img20=np.stack(tuple(np.stack(tuple(test_dataset[idx_lst[i+j*5]][0][0] for i in range(5)),axis=1).reshape(32,32*5) for j in range(4)),axis=0).reshape(32*4,32*5)
plt.imshow(img20)
plt.axis('off')
(-0.5, 159.5, 127.5, -0.5)
15.输出错误的模型类别
idx_lst=mismatch[mismatch[1]==9].index.values
table.iloc[idx_lst[:], 2].values
array([1, 1, 8, 1, 1, 8, 7, 8, 8, 6, 1, 1, 1, 1, 7, 0, 7, 0, 0, 8, 6, 8,0, 8, 1, 1, 3, 7, 5, 1, 4, 0, 1, 4, 1, 1, 1, 8, 6, 3, 1, 1, 0, 1,1, 6, 8, 1, 1, 8, 7, 8, 6, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 8, 6, 7, 8, 0, 8,1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 6, 8, 7, 6, 7, 1, 8, 0, 7, 3, 1, 1, 0,8, 3, 3, 1, 8, 1, 8, 1, 2, 0, 8, 8, 3, 8, 1, 3, 7, 0, 3, 8, 3, 5,7, 1, 3, 1, 1, 8, 1, 3, 1, 7, 1, 7, 7, 1, 3, 0, 0, 1, 1, 0, 5, 7,6, 4, 3, 1, 8, 8, 1, 3, 5, 8, 0, 1, 5, 1, 7, 8, 4, 3, 1, 1, 1, 3,0, 6, 8, 8, 1, 3, 1, 7, 5, 1, 1, 5, 1, 1, 8, 8, 4, 7, 8, 8, 1, 1,1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 3, 8, 7, 7, 1, 4, 7, 0, 2, 8, 1, 6, 0, 4, 1,7, 1, 1, 8, 1, 6, 1, 0, 1, 0, 0, 7, 1, 7, 1, 1, 0, 5, 7, 1, 1, 0,8, 1, 1, 7, 1, 7, 5, 0, 6, 1, 1, 8, 1, 1, 7, 1, 4, 0, 7, 1, 7, 1,6, 8, 1, 6, 7, 1, 8, 8, 8, 1, 1, 0, 8, 8, 0, 1, 7, 0, 7, 1, 1, 1,8, 7, 0, 5, 4, 8, 0, 1, 1, 1, 1, 7, 7, 1, 6, 5, 1, 2, 8, 0, 2, 1,1, 7, 0, 1, 1, 1, 5, 7, 1, 1, 1, 2, 8, 8, 1, 7, 8, 1, 0, 1, 1, 1,3, 1, 1, 1, 7, 4, 1, 4, 0, 1, 1, 7, 1, 8, 0, 6, 0, 8, 0, 5, 1, 7,7, 1, 1, 8, 1, 1, 6, 7, 1, 8, 1, 1, 0, 1, 8, 6, 6, 1, 8, 3, 0, 8,5, 1, 1, 0, 8, 5, 7, 0, 7, 6, 1, 8, 1, 7, 1, 8, 1, 7, 6, 8, 0, 1,7, 0, 1, 3, 6, 1, 5, 7, 0, 8, 0, 1, 5, 1, 6, 3, 8, 1, 1, 1, 8, 1],dtype=int64)
arr2=table.iloc[idx_lst[:], 2].values
print('错误模型共' + str(len(arr2)) + '个')
for i in range(33):for j in range(12):print(classes[arr2[j+i*12]],end=" ")print()
错误模型共396个
car car ship car car ship horse ship ship frog car car
car car horse plane horse plane plane ship frog ship plane ship
car car cat horse dog car deer plane car deer car car
car ship frog cat car car plane car car frog ship car
car ship horse ship frog car car car plane car plane car
ship frog horse ship plane ship car car car car car car
car car car frog ship horse frog horse car ship plane horse
cat car car plane ship cat cat car ship car ship car
bird plane ship ship cat ship car cat horse plane cat ship
cat dog horse car cat car car ship car cat car horse
car horse horse car cat plane plane car car plane dog horse
frog deer cat car ship ship car cat dog ship plane car
dog car horse ship deer cat car car car cat plane frog
ship ship car cat car horse dog car car dog car car
ship ship deer horse ship ship car car car plane car car
car car car cat ship horse horse car deer horse plane bird
ship car frog plane deer car horse car car ship car frog
car plane car plane plane horse car horse car car plane dog
horse car car plane ship car car horse car horse dog plane
frog car car ship car car horse car deer plane horse car
horse car frog ship car frog horse car ship ship ship car
car plane ship ship plane car horse plane horse car car car
ship horse plane dog deer ship plane car car car car horse
horse car frog dog car bird ship plane bird car car horse
plane car car car dog horse car car car bird ship ship
car horse ship car plane car car car cat car car car
horse deer car deer plane car car horse car ship plane frog
plane ship plane dog car horse horse car car ship car car
frog horse car ship car car plane car ship frog frog car
ship cat plane ship dog car car plane ship dog horse plane
horse frog car ship car horse car ship car horse frog ship
plane car horse plane car cat frog car dog horse plane ship
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5、css学习5（链接、列表）
1、css可以设置链接的四种状态样式。 a:link - 正常，未访问过的链接a:visited - 用户已访问过的链接a:hover - 当用户鼠标放在链接上时a:active - 链接被点击的那一刻 2、 a:hover 必须在 a:link 和 a:visited 之后， a:active 必须在 a:hover 之后&…...
Synchronized与Java线程的关系
前言 Java多线程处理任务时，为了线程安全，通常会对共享资源进行加锁，拿到锁的线程才能进行访问共享资源。而加锁方式通过都是Synchronized锁或者Lock锁。 那么多线程在协同工作的时候，线程状态的变化都与锁对象有关系。 …...
使用本地电脑搭建可以远程访问的SFTP服务器
文章目录 1. 搭建SFTP服务器1.1 下载 freesshd 服务器软件1.3 启动SFTP服务1.4 添加用户1.5 保存所有配置 2. 安装SFTP客户端FileZilla测试2.1 配置一个本地SFTP站点2.2 内网连接测试成功 3. 使用cpolar内网穿透3.1 创建SFTP隧道3.2 查看在线隧道列表 4. 使用SFTP客户端&#x…...
批量修改文件名怎么操作？
批量修改文件名怎么操作？不管你使用电脑处理工作还是进行学习，都会在电脑中产生很多的文件，时间一久电脑里的文件更加杂乱无章，这时候如果不对电脑中的文件进行及时的管理，那么很可能出现文件丢失而你自己还发现不了的…...
【LeetCode】538.把二叉搜索树转换为累加树
题目 给出二叉 搜索 树的根节点，该树的节点值各不相同，请你将其转换为累加树（Greater Sum Tree），使每个节点 node 的新值等于原树中大于或等于 node.val 的值之和。 提醒一下，二叉搜索树满足下列约束条件…...
linux 安装 kibana
首先下载 kibana https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana 然后上传到linux /usr/local 目录下解压安装 修改config/kibana.yml 配置文件，将elasticsearch.hosts 然后再nginx 中做一个端口映射，实现在浏览器中输入后xxxx:5602 nginx 可以将请求转发…...
STM32入门——IIC通讯
江科大STM32学习记录 I2C通信 I2C（Inter IC Bus）是由Philips公司开发的一种通用数据总线两根通信线：SCL（Serial Clock）、SDA（Serial Data）同步，半双工带数据应答支持总线挂载多设备…...
DTC 19服务学习2
紧跟上篇 0x04 reportDTCSnapshotRecordByDTCNumber 通过DTC和快照序列来获取DTC快照记录。 适用以下假设： — 服务器支持存储给定 DTC 的两个 DTCSnapshot 记录的能力。 — 此示例假定是上一个示例的延续。 — 假设服务器请求服务器存储的 DTC 编号 123456 的两个…...
【腾讯云 TDSQL-C Serverless 产品体验】基于腾讯云轻量服务器以及 TDSQL-C 搭建 LNMP WordPress 博客系统
文章目录 一、前言二、数据库发展与云原生数据库2.1 数据库发展简介2.2 云原生数据库简介2.2.1 云数据库与云原生数据库区别 三、腾讯云 TDSQL-C 数据库3.1 什么是腾讯云 TDSQL-C 数据库3.2 为什么推出 TDSQL-C 数据库？传统 MySQL 架构存在较多痛点3.2.1 传统 MySQL…...
【vue3】对axios进行封装，方便更改路由并且可以改成局域网ip访问（附代码）
对axios封装是在main.js里面进行封装，因为main.js是一个vue项目的入口 步骤： 在1处创建一个axios实例为http，baseURL是基础地址（根据自己的需求写），写了这个在vue界面调用后端接口时只用在post请求处写路由…...
Java IO流（三）线程模型
传统阻塞I/O模式 其中黄色框表示对象,蓝色框表示线程,白色框表示API方法 特点 采用阻塞IO模式获取输入数据每个连接都需要独立的线程完成数据的输入,业务处理和处理结果数据返回 潜在问题 并发数很大时,需要对应每个连接请求创建一个线程,所以占用资源很大连接创建后,若当前…...
string(模拟实现与深拷贝)
目录 深拷贝与浅拷贝 浅拷贝： 深拷贝 写时拷贝(了解) 模拟实现 准备 完整代码 深拷贝与浅拷贝 浅拷贝： 也称位拷贝，编译器只是将对象中的值拷贝过来。如果对象中管理资源，最后就会导致多个对象共享同一份资源，当一…...
5.Vue_Element
文章目录 1 Ajax1.1 Ajax介绍1.1.1 Ajax概述1.1.2 Ajax作用1.1.3 同步异步 1.2 Axios1.2.1 Axios的基本使用1.2.2 Axios请求方法的别名 2 前端工程化2.1 前端工程化特点2.2 Vue项目开发流程 3 Vue组件库Element3.1 Element介绍 1 Ajax 1.1 Ajax介绍 1.1.1 Ajax概述 Ajax: 全…...
链路追踪jaeger
这里的链路指的是客户端向服务发起一个请求，该请求所经过的路线，也可以说是该请求经过的流量 例如： 客户端发起一个下订单的请求其流量过程： request—>service—>order-web—>order_srv—>mysql—>order_srv—&…...
盐城网站优化推广工作室/培训计划方案
服务器配置要显示器吗 内容精选换一换用户可以配置、修改和查看系统时区及NTP服务器相关信息。目前只支持使用操作系统为Linux的外部NTP服务器。通过在一台支持远程桌面的Windows系统或者Linux操作系统服务器上，部署客户端软件和浏览器，应用发布是将服务…...
宁波做网站的企业/网页制作软件下载
题目描述： 判断一个整数是否是回文数。回文数是指正序（从左向右）和倒序（从右向左）读都是一样的整数。 示例 1: 输入: 121 输出: true 示例 2: 输入: -121 输出: false 解释: 从左向右读, 为 -121 。 从右向左读, 为…...
php做网站需要注意什么/今天热搜前十名
原文地址：https://wenku.baidu.com/view/9d4051f4700abb68a982fb4e.html 嵌入式常见英文缩写和英文词汇 ( 搜集中 ) 英文缩写 ARM ： Advanced RISC Machine AAPCS ： ARM Architecture Process call standard ARM 体系结构过程调用标准 R…...
网站缩略图存哪里好/电脑编程培训学校哪家好
好雪片片，不落别处 H.264有四种画质级别,分别是baseline, extended, main, high： 1、Baseline Profile：基本画质。支持I/P 帧，只支持无交错（Progressive）和CAVLC； 2、Extended profil…...
做网站需准备些什么软件/传统营销和网络营销的区别
在设计中，为了减少管脚，在有些工业标准中的数据总线设计为复用的方式，既输入输出在物理上是同一个管脚，为了避免输入输出信号的冲突，双向端口采用了使能信号对输出进行控制。 与三态端口相类似的，FPGA内部没…...
江苏建设造价信息网站/淘宝运营培训班去哪里学
如何在Linux系统上获取命令的帮助信息，描述man文档的章节的划分在Linux操作系统上操作时，遇到不会（或不熟悉）的命令时可利用一下六中方法获取命令帮助：1、help Command适用于内部命令举例：命令如下:# type …...