【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…...
利用最小二乘法找圆心和半径
#include <iostream> #include <vector> #include <cmath> #include <Eigen/Dense> // 需安装Eigen库用于矩阵运算 // 定义点结构 struct Point { double x, y; Point(double x_, double y_) : x(x_), y(y_) {} }; // 最小二乘法求圆心和半径 …...
day52 ResNet18 CBAM
在深度学习的旅程中，我们不断探索如何提升模型的性能。今天，我将分享我在 ResNet18 模型中插入 CBAM（Convolutional Block Attention Module）模块，并采用分阶段微调策略的实践过程。通过这个过程，我不仅提升…...
系统设计 --- MongoDB亿级数据查询优化策略
系统设计 --- MongoDB亿级数据查询分表策略 背景Solution --- 分表 背景 使用audit log实现Audi Trail功能 Audit Trail范围: 六个月数据量: 每秒5-7条audi log，共计7千万 – 1亿条数据需要实现全文检索按照时间倒序因为license问题，不能使用ELK只能使用…...
LLMs 系列实操科普（1）
写在前面： 本期内容我们继续 Andrej Karpathy 的《How I use LLMs》讲座内容，原视频时长 ~130 分钟，以实操演示主流的一些 LLMs 的使用，由于涉及到实操，实际上并不适合以文字整理，但还是决定尽量整理一份笔…...
【网络安全】开源系统getshell漏洞挖掘
审计过程： 在入口文件admin/index.php中： 用户可以通过m,c,a等参数控制加载的文件和方法，在app/system/entrance.php中存在重点代码： 当M_TYPE system并且M_MODULE include时，会设置常量PATH_OWN_FILE为PATH_APP.M_T…...
WebRTC从入门到实践 - 零基础教程
WebRTC从入门到实践 - 零基础教程 目录 WebRTC简介 基础概念 工作原理 开发环境搭建 基础实践 三个实战案例 常见问题解答 1. WebRTC简介 1.1 什么是WebRTC？ WebRTC（Web Real-Time Communication）是一个支持网页浏览器进行实时语音…...
苹果AI眼镜：从“工具”到“社交姿态”的范式革命——重新定义AI交互入口的未来机会
在2025年的AI硬件浪潮中，苹果AI眼镜（Apple Glasses）正在引发一场关于“人机交互形态”的深度思考。它并非简单地替代AirPods或Apple Watch，而是开辟了一个全新的、日常可接受的AI入口。其核心价值不在于功能的堆叠，而在于如何通过形态设计打破社交壁垒，成为用户“全天佩戴…...
nnUNet V2修改网络——暴力替换网络为UNet++
更换前，要用nnUNet V2跑通所用数据集，证明nnUNet V2、数据集、运行环境等没有问题 阅读nnU-Net V2 的 U-Net结构，初步了解要修改的网络，知己知彼，修改起来才能游刃有余。 U-Net存在两个局限，一是网络的最佳深度因应用场景而异，这取决于任务的难度和可用于训练的标注数…...
实战设计模式之模板方法模式
概述 模板方法模式定义了一个操作中的算法骨架，并将某些步骤延迟到子类中实现。模板方法使得子类可以在不改变算法结构的前提下，重新定义算法中的某些步骤。简单来说，就是在一个方法中定义了要执行的步骤顺序或算法框架，但允许子类…...
对象回调初步研究
_OBJECT_TYPE结构分析 在介绍什么是对象回调前，首先要熟悉下结构 以我们上篇线程回调介绍过的导出的PsProcessType 结构为例，用_OBJECT_TYPE这个结构来解析它，0x80处就是今天要介绍的回调链表，但是先不着急，先把目光…...