from torchvision import transforms, datasets import matplotlib.pyplot as plt from model import * import torch import torch.nn as nn import os, sys import numpy as np import scikitplot as skplt from sklearn.metrics import accuracy_score, f1_score, recall_score, precision_score root = sys.path[0] # 获取项目根目录 # 设置数据集的预处理方式 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), # 调整大小为224x224 transforms.ToTensor(), # 转换为张量 transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) # 标准化 ]) # 加载数据 训练集 验证集 测试集 train_data = datasets.ImageFolder(os.path.join(root, 'data', 'train'), transform) test_data = datasets.ImageFolder(os.path.join(root, 'data', 'test'), transform) val_data = datasets.ImageFolder(os.path.join(root, 'data', 'val'), transform) print('类别:', train_data.classes) # 查看类别 # 构造批量数据 batch_size = 8 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dat

<think>好的，用户提供了一段Python代码，看起来是关于使用PyTorch进行图像分类任务的。他们可能在处理数据加载、模型定义以及训练流程时遇到了问题，或者想进一步优化他们的代码。首先，我需要仔细分析用户提供的代码片段，看看哪里可能存在问题或者可以改进的地方。 首先，代码中导入了必要的库，包括torchvision的transforms和datasets，matplotlib用于绘图，以及自定义的model模块。然后设置了数据预处理流程，包括调整大小、转换为张量和标准化。接下来加载了训练集、测试集和验证集，并打印了类别。然后创建了DataLoader实例，batch_size设为8，但测试集的DataLoader部分代码不完整，最后一行被截断了，应该是test_data而不是test_dat，这可能导致运行时错误。用户可能在运行时遇到了NameError，因为test_dat未定义。 接下来，用户可能希望了解如何定义模型、训练循环、评估指标，比如准确率、F1分数等，以及如何绘制混淆矩阵和ROC曲线。代码中提到了使用scikitplot和sklearn的指标，但实际代码中可能没有实现这些部分，需要补充。 此外，用户可能在模型训练过程中遇到了问题，比如过拟合、训练速度慢，或者不知道如何正确使用自定义的模型。需要检查他们的模型定义是否正确，是否使用了预训练模型，以及优化器和损失函数的选择是否合适。可能还需要考虑数据增强的部分，现有的预处理只有Resize、ToTensor和标准化，可能缺乏数据增强步骤，比如随机裁剪、水平翻转等，这有助于提高模型的泛化能力。另外，数据加载部分是否正确设置了路径？检查os.path.join(root,'data', 'train')等路径是否正确，确保数据集存放正确。 在评估部分，用户可能想了解如何计算更多的指标，如召回率、精确率，以及如何生成混淆矩阵和ROC曲线。现有的代码导入了相关库，但还没有实际应用的代码，需要补充这部分内容。 最后，用户可能想了解如何保存和加载训练好的模型，以及进行推理测试。 基于这些分析，我需要提供一个完整的解决方案，包括修正代码错误，补充模型训练、评估的代码，解释每一步的作用，并给出相关的问题建议，帮助用户进一步理解和改进他们的项目。</think>代码片段存在不完整问题（`test_loader`部分被截断），同时缺少模型训练和评估的关键代码。以下是完整的PyTorch图像分类实现方案： ```python from torchvision import transforms, datasets import matplotlib.pyplot as plt from model import * import torch import torch.nn as nn import os, sys import numpy as np from torch.utils.data import DataLoader import scikitplot as skplt from sklearn.metrics import accuracy_score, f1_score, recall_score, precision_score # 初始化配置 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") root = sys.path[0] num_classes = 2 # 根据实际类别数修改 # 数据预处理增强 train_transform = transforms.Compose([ transforms.RandomResizedCrop(224), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) val_transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 数据集加载 train_data = datasets.ImageFolder(os.path.join(root, 'data', 'train'), train_transform) test_data = datasets.ImageFolder(os.path.join(root, 'data', 'test'), val_transform) val_data = datasets.ImageFolder(os.path.join(root, 'data', 'val'), val_transform) # 数据加载器 batch_size = 32 train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=4) val_loader = DataLoader(val_data, batch_size=batch_size, shuffle=False) test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=batch_size, shuffle=False) # 模型初始化 model = resnet18(pretrained=True) num_ftrs = model.fc.in_features model.fc = nn.Linear(num_ftrs, num_classes) model = model.to(device) # 训练配置 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=7, gamma=0.1) # 训练函数 def train_model(model, num_epochs=25): best_acc = 0.0 for epoch in range(num_epochs): model.train() running_loss = 0.0 for inputs, labels in train_loader: inputs = inputs.to(device) labels = labels.to(device) optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() * inputs.size(0) epoch_loss = running_loss / len(train_data) val_acc = evaluate(model, val_loader) print(f'Epoch {epoch+1}/{num_epochs}') print(f'Train Loss: {epoch_loss:.4f} Val Acc: {val_acc:.4f}') if val_acc > best_acc: best_acc = val_acc torch.save(model.state_dict(), 'best_model.pth') scheduler.step() return model # 评估函数 def evaluate(model, loader): model.eval() correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for inputs, labels in loader: inputs = inputs.to(device) labels = labels.to(device) outputs = model(inputs) _, preds = torch.max(outputs, 1) total += labels.size(0) correct += (preds == labels).sum().item() return correct / total # 指标计算 def calculate_metrics(model, loader): y_true = [] y_pred = [] y_proba = [] model.eval() with torch.no_grad(): for inputs, labels in loader: inputs = inputs.to(device) outputs = model(inputs) probabilities = torch.nn.functional.softmax(outputs, dim=1) _, preds = torch.max(outputs, 1) y_true.extend(labels.cpu().numpy()) y_pred.extend(preds.cpu().numpy()) y_proba.extend(probabilities.cpu().numpy()) print(f'Accuracy: {accuracy_score(y_true, y_pred):.4f}') print(f'Precision: {precision_score(y_true, y_pred, average="macro"):.4f}') print(f'Recall: {recall_score(y_true, y_pred, average="macro"):.4f}') print(f'F1 Score: {f1_score(y_true, y_pred, average="macro"):.4f}') # 绘制混淆矩阵 skplt.metrics.plot_confusion_matrix(y_true, y_pred, normalize=True) plt.show() # 绘制ROC曲线（适用于二分类） if num_classes == 2: skplt.metrics.plot_roc(y_true, y_proba) plt.show() # 主程序 if __name__ == "__main__": trained_model = train_model(model, num_epochs=25) print("Testing performance:") calculate_metrics(trained_model, test_loader) ``` 代码关键点解释： 1. 数据增强：训练集使用随机裁剪和翻转，验证/测试集使用中心裁剪 2. 迁移学习：使用预训练的ResNet18模型，替换最后的全连接层 3. 学习率调度：使用StepLR进行学习率衰减 4. 模型保存：保存验证集表现最好的模型 5. 评估指标：计算准确率、精确率、召回率、F1值，绘制混淆矩阵和ROC曲线