我要完整代码以完成作业

<think>好的，我现在需要帮助用户获取完成实验任务的完整代码，包括数据集处理、模型设计、训练与评估的代码。用户特别提到了FER-2013和RAF-DB数据集，简单CNN模型用于FER-2013，ResNet迁移学习用于RAF-DB。 首先，我需要回顾用户之前的对话历史。用户之前提供了详细的实验任务分解，包括数据集处理与增强、模型设计与实现、训练与评估的具体步骤。我的上一次回答已经给出了部分代码框架和说明，但用户现在需要完整的实现代码。 接下来，我需要参考用户提供的站内引用。引用[1]提到FER_train项目包含多个数据集的预处理代码和训练代码，这可能对数据集处理部分有帮助。引用[2]和[5]讨论了模型结构和注意力机制，但用户当前的需求是基础代码，可能暂时不需要复杂的模块如DDAMFN或CCI分支。引用[3]和[4]提到了使用的数据集，确认用户的数据集是正确的。 用户的需求是完整的代码，因此我需要确保代码覆盖所有步骤：数据加载、预处理、增强、模型定义、训练循环、评估指标。同时，用户可能需要代码结构清晰，模块化，方便调整参数和替换组件。 首先处理数据集部分。FER-2013是CSV格式存储的48x48灰度图像，而RAF-DB是高分辨率彩色图像，需要不同的处理。对于FER-2013，需要从CSV中读取像素数据并转换为张量，进行归一化，并应用翻转、旋转等增强。RAF-DB需要读取图像文件，进行对齐、裁剪，标准化处理，使用给定的均值和标准差。 然后是模型设计。简单CNN需要3个卷积层，批量归一化和Dropout。ResNet-18需要加载预训练模型，冻结卷积层，修改全连接层，并可能添加CBAM模块。但用户的问题中没有提到CBAM，可能在后续优化中，所以先实现基础版本。 训练部分需要设置优化器、损失函数、学习率调度。评估部分需要计算准确率、F1值、混淆矩阵可视化。需要确保代码中包含这些指标的计算和记录。 现在考虑代码的结构。使用PyTorch框架，因为用户之前的示例代码也是PyTorch。数据加载部分使用自定义Dataset类，模型定义使用nn.Module，训练循环使用标准流程。 可能的挑战是RAF-DB的数据集路径处理，需要用户正确解压并指定路径。另外，预处理步骤中的对齐和裁剪可能需要使用transforms中的特定方法，如RandomResizedCrop或CenterCrop。 需要测试代码是否有语法错误，比如张量维度是否正确，模型输入输出是否匹配。例如，FER-2013是灰度单通道，而ResNet预训练模型通常期望3通道，可能需要调整输入层。 另外，迁移学习中冻结层数的问题，用户之前的问题中提到冻结卷积层，所以代码中应该设置requires_grad为False。微调全连接层，替换最后的分类头。 评估部分，混淆矩阵的可视化需要使用sklearn的confusion_matrix和matplotlib，F1值使用f1_score函数。需要确保在评估模式下运行模型，避免影响Dropout和BN层。 最后，需要提醒用户注意数据集路径、依赖库的安装，以及可能的参数调整，如batch_size、epochs等。同时，提供训练和评估的示例代码，确保用户能够执行整个流程。</think>以下是基于实验任务要求的完整PyTorch实现代码框架，包含数据处理、模型定义和训练评估三个核心模块。代码参考了FER+和RAF-DB的标准处理方法[^1][^4]，并整合了迁移学习最佳实践[^3]。 --- ### **一、数据集处理** ```python import torch from torchvision import transforms, datasets from torch.utils.data import Dataset, DataLoader import pandas as pd import numpy as np import cv2 import os # FER-2013数据集处理 class FER2013Dataset(Dataset): def __init__(self, csv_path, mode='train'): df = pd.read_csv(csv_path) self.data = df[df['Usage'] == mode] self.transform = transforms.Compose([ transforms.ToPILImage(), transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5), transforms.RandomRotation(10), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.5], std=[0.5]) # 灰度归一化 ]) def __len__(self): return len(self.data) def __getitem__(self, idx): pixels = self.data.iloc[idx]['pixels'] img = np.array([int(p) for p in pixels.split()], dtype=np.uint8) img = img.reshape(48, 48, 1) # 48x48灰度图 label = int(self.data.iloc[idx]['emotion']) img = self.transform(img) return img, label # RAF-DB数据集处理 def rafdb_loader(img_path): image = cv2.imread(img_path) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) return image rafdb_transform = 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]) # ImageNet标准化 ]) rafdb_dataset = datasets.ImageFolder( root='path/to/rafdb', loader=rafdb_loader, transform=rafdb_transform ) ``` --- ### **二、模型定义** ```python import torch.nn as nn from torchvision.models import resnet18 # 简单CNN模型（FER-2013） class SimpleCNN(nn.Module): def __init__(self, num_classes=7): super().__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, padding=1), # 输入通道1 nn.BatchNorm2d(32), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2), nn.Dropout(0.25), nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2), nn.Dropout(0.25), nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2), nn.Dropout(0.5) ) self.classifier = nn.Linear(128 * 6 * 6, num_classes) # 48x48输入计算 def forward(self, x): x = self.features(x) x = torch.flatten(x, 1) return self.classifier(x) # ResNet迁移学习模型（RAF-DB） class ResNetFER(nn.Module): def __init__(self, num_classes=7): super().__init__() base = resnet18(pretrained=True) for param in base.parameters(): # 冻结卷积层 param.requires_grad = False self.features = nn.Sequential(*list(base.children())[:-1]) # 移除原全连接层 self.classifier = nn.Sequential( nn.Linear(512, 256), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.5), nn.Linear(256, num_classes) ) def forward(self, x): x = self.features(x) x = torch.flatten(x, 1) return self.classifier(x) ``` --- ### **三、训练与评估** ```python from sklearn.metrics import confusion_matrix, f1_score import matplotlib.pyplot as plt def train(model, dataloader, criterion, optimizer, device): model.train() running_loss = 0.0 for inputs, labels in dataloader: inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() return running_loss / len(dataloader) def evaluate(model, dataloader, device): model.eval() all_preds, all_labels = [], [] with torch.no_grad(): for inputs, labels in dataloader: inputs = inputs.to(device) outputs = model(inputs) preds = torch.argmax(outputs, dim=1) all_preds.extend(preds.cpu().numpy()) all_labels.extend(labels.numpy()) # 计算指标 accuracy = np.mean(np.array(all_preds) == np.array(all_labels)) f1 = f1_score(all_labels, all_preds, average='weighted') cm = confusion_matrix(all_labels, all_preds) # 可视化混淆矩阵 plt.figure(figsize=(10,8)) sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d', cmap='Blues') plt.xlabel('Predicted') plt.ylabel('True') plt.savefig('confusion_matrix.png') return accuracy, f1 # 训练配置示例 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # FER-2013训练示例 fer_dataset = FER2013Dataset('fer2013.csv', mode='train') fer_loader = DataLoader(fer_dataset, batch_size=64, shuffle=True) model_cnn = SimpleCNN().to(device) optimizer = torch.optim.Adam(model_cnn.parameters(), lr=3e-4) criterion = nn.CrossEntropyLoss() for epoch in range(30): loss = train(model_cnn, fer_loader, criterion, optimizer, device) print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {loss:.4f}') accuracy, f1 = evaluate(model_cnn, fer_loader, device) print(f'Accuracy: {accuracy:.2f}, F1: {f1:.2f}') ``` --- ### **四、关键实现说明** 1. **数据增强策略**：FER-2013使用随机翻转+旋转，RAF-DB使用标准ImageNet预处理[^4] 2. **模型设计要点**： - SimpleCNN包含3个卷积层，每层后接BatchNorm和Dropout[^1] - ResNet冻结前17层参数，仅训练最后全连接层[^3] 3. **评估可视化**：使用`sklearn.metrics`计算指标，`seaborn`绘制混淆矩阵[^1] --- ### **代码使用说明** 1. 安装依赖： ```bash pip install torch torchvision pandas numpy opencv-python scikit-learn matplotlib seaborn ``` 2. 数据集路径配置： - FER-2013需下载`fer2013.csv`文件 - RAF-DB需解压到`path/to/rafdb`目录（含train/test子目录） ---