【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…...
KubeSphere 容器平台高可用：环境搭建与可视化操作指南
Linux_k8s篇 欢迎来到Linux的世界，看笔记好好学多敲多打，每个人都是大神！ 题目：KubeSphere 容器平台高可用：环境搭建与可视化操作指南 版本号: 1.0,0 作者: 老王要学习 日期: 2025.06.05 适用环境: Ubuntu22 文档说…...
K8S认证|CKS题库+答案| 11. AppArmor
目录 11. AppArmor 免费获取并激活 CKA_v1.31_模拟系统 题目 开始操作： 1）、切换集群 2）、切换节点 3）、切换到 apparmor 的目录 4）、执行 apparmor 策略模块 5）、修改 pod 文件 6）、…...
前端倒计时误差!
提示：记录工作中遇到的需求及解决办法 文章目录 前言一、误差从何而来？二、五大解决方案1. 动态校准法（基础版）2. Web Worker 计时3. 服务器时间同步4. Performance API 高精度计时5. 页面可见性API优化三、生产环境最佳实践四、终极解决方案架构前言 前几天听说公司某个项…...
【Linux】C语言执行shell指令
在C语言中执行Shell指令 在C语言中，有几种方法可以执行Shell指令： 1. 使用system()函数 这是最简单的方法，包含在stdlib.h头文件中： #include <stdlib.h>int main() {system("ls -l"); // 执行ls -l命令retu…...
【JVM】- 内存结构
引言 JVM：Java Virtual Machine 定义：Java虚拟机，Java二进制字节码的运行环境好处： 一次编写，到处运行自动内存管理，垃圾回收的功能数组下标越界检查（会抛异常，不会覆盖到其他代码…...
-----深度优先搜索（DFS）实现)
c++ 面试题(1)-----深度优先搜索（DFS）实现
操作系统：ubuntu22.04 IDE:Visual Studio Code 编程语言：C11 题目描述 地上有一个 m 行 n 列的方格，从坐标 [0,0] 起始。一个机器人可以从某一格移动到上下左右四个格子，但不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于 k 的格子。 例…...
【CSS position 属性】static、relative、fixed、absolute 、sticky详细介绍，多层嵌套定位示例
文章目录 ★ position 的五种类型及基本用法 ★ 一、position 属性概述 二、position 的五种类型详解（初学者版） 1. static（默认值） 2. relative（相对定位） 3. absolute（绝对定位） 4. fixed（固定定位） 5. sticky（粘性定位） 三、定位元素的层级关系（z-i…...
鸿蒙中用HarmonyOS SDK应用服务 HarmonyOS5开发一个生活电费的缴纳和查询小程序
一、项目初始化与配置 1. 创建项目 ohpm init harmony/utility-payment-app 2. 配置权限 // module.json5 {"requestPermissions": [{"name": "ohos.permission.INTERNET"},{"name": "ohos.permission.GET_NETWORK_INFO"…...
使用 Streamlit 构建支持主流大模型与 Ollama 的轻量级统一平台
🎯 使用 Streamlit 构建支持主流大模型与 Ollama 的轻量级统一平台 📌 项目背景 随着大语言模型（LLM）的广泛应用，开发者常面临多个挑战： 各大模型（OpenAI、Claude、Gemini、Ollama）接口风格不统一；缺乏一个统一平台进行模型调用与测试；本地模型 Ollama 的集成与前…...
AI病理诊断七剑下天山，医疗未来触手可及
一、病理诊断困局：刀尖上的医学艺术 1.1 金标准背后的隐痛 病理诊断被誉为"诊断的诊断"，医生需通过显微镜观察组织切片，在细胞迷宫中捕捉癌变信号。某省病理质控报告显示，基层医院误诊率达12%-15%，专家会诊…...