metric3d使用

时间: 2025-06-22 16:36:29 浏览: 10
### 如何使用 Metric3D 库 #### 安装依赖项 为了能够顺利运行 Metric3D,需先确保环境中已安装必要的 Python 包。通常情况下,这些包可以通过 `requirements.txt` 文件来管理并一键安装。 ```bash pip install -r requirements.txt ``` 该命令会读取文件中的列表,并自动下载配置所需的全部软件包[^1]。 #### 加载预训练模型 Metric3D 支持零样本预测单张图像的三维结构。要实现这一点,加载官方提供的预训练权重是一个重要环节: ```python from metric3d.models import load_model model = load_model('pretrained_weights.pth') ``` 这段代码展示了如何调用内置函数完成模型实例化以及参数初始化的工作。 #### 输入处理与推理过程 对于给定的一幅二维图片,在送入网络之前可能还需要做一些前处理工作,比如调整尺寸、归一化像素值等。之后就可以执行实际的推断流程了: ```python import cv2 import torch def preprocess_image(image_path): img = cv2.imread(image_path) # 假设这里有一些转换操作... transformed_img = ... return transformed_img.unsqueeze(0) input_tensor = preprocess_image('path_to_your_image.jpg') output = model(input_tensor) ``` 上述脚本说明了从磁盘读取原始数据直至获取最终输出的大致步骤。 #### 解析结果可视化 得到的结果通常是某种形式的概率分布或者是坐标集合。为了让人类更容易理解,往往需要借助额外工具来进行图形化的展示: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') xyz = output.detach().numpy()[0].transpose((1, 2, 0)) xs, ys, zs = xyz[:, :, 0], xyz[:, :, 1], xyz[:, :, 2] ax.scatter(xs.flatten(), ys.flatten(), zs.flatten()) plt.show() ``` 此部分利用 Matplotlib 创建了一个简单的散点图用于表示重建后的物体形状。
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# Split train and val valid_date = '2024-06-01' test_date = '2024-08-01' # 训练集:valid_date之前的所有数据(不包含valid_date当天) train_mask = full_dataset.index.get_level_values('date') < valid_date # 验证集:valid_date当天到test_date之前(包含valid_date,不包含test_date) valid_mask = (full_dataset.index.get_level_values('date') >= valid_date) & (full_dataset.index.get_level_values('date') < test_date) # 测试集:test_date当天及之后(包含test_date) test_mask = full_dataset.index.get_level_values('date') >= test_date X_train_3d = full_dataset.loc[train_mask].drop(columns=['open', 'close', 'high', 'low', 'target_3d', 'target_7d']) y_train_3d = full_dataset.loc[train_mask, ['target_3d']] X_valid_3d = full_dataset.loc[valid_mask].drop(columns=['open', 'close', 'high', 'low', 'target_3d', 'target_7d']) y_valid_3d = full_dataset.loc[valid_mask, ['target_3d']] X_train_7d = full_dataset.loc[train_mask].drop(columns=['open', 'close', 'high', 'low', 'target_3d', 'target_7d']) y_train_7d = full_dataset.loc[train_mask, ['target_7d']] X_valid_7d = full_dataset.loc[valid_mask].drop(columns=['open', 'close', 'high', 'low', 'target_3d', 'target_7d']) y_valid_7d = full_dataset.loc[valid_mask, ['target_7d']] X_test_3d = full_dataset.loc[test_mask].drop(columns=['open', 'close', 'high', 'low', 'target_3d', 'target_7d']) y_test_3d = full_dataset.loc[test_mask, ['target_3d']] X_test_7d = full_dataset.loc[test_mask].drop(columns=['open', 'close', 'high', 'low', 'target_3d', 'target_7d']) y_test_7d = full_dataset.loc[test_mask, ['target_7d']] from xgboost import XGBClassifier from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit from sklearn.feature_selection import SelectFromModel # 改进后的模型配置 def create_enhanced_model(): return Pipeline([ ('scaler', StandardScaler()), ('feature_selector', SelectFromModel( # 新增特征选择 estimator=XGBClassifier(random_state=42), threshold='median' )), ('xgb', XGBClassifier( objective='multi:softprob', num_class=3, n_estimators=800, # 减少树的数量配合早停 learning_rate=0.1, # 提升学习率 max_depth=7, # 限制树深防止过拟合 subsample=0.8, # 增加随机性 colsample_bytree=0.8, gamma=0.3, # 更强的正则化 reg_alpha=0.5, # L1正则化 reg_lambda=1.0, # L2正则化 scale_pos_weight={0:1, 1:1, 2:1.5}, # 假设类别2样本较少 eval_metric='mlogloss', # 多分类评估指标 early_stopping_rounds=50, # 早停机制 random_state=42, use_label_encoder=False, n_jobs=-1 # 使用全部CPU核心 )) ]) # 使用时序交叉验证 tscv = TimeSeriesSplit(n_splits=5) # 初始化模型 model_3d = create_enhanced_model() model_7d = create_enhanced_model() # 修改训练方式(需要验证集) model_3d.fit( X_train_3d, y_train_3d, xgb__eval_set=[(X_valid_3d, y_valid_3d)], # 需要提供验证集 xgb__verbose=50 ) model_7d.fit( X_train_7d, y_train_7d, xgb__eval_set=[(X_valid_7d, y_valid_7d)], # 需要提供验证集 xgb__verbose=50 ) 这是代码,请找出问题

2025-06-26 16:12:03,164 - mmdet - INFO - Saving checkpoint at 12 epochs [ ] 0/81, elapsed: 0s, ETA:/home/wangbaihui/anaconda3/envs/vad/lib/python3.8/site-packages/torch/_tensor.py:575: UserWarning: floor_divide is deprecated, and will be removed in a future version of pytorch. It currently rounds toward 0 (like the 'trunc' function NOT 'floor'). This results in incorrect rounding for negative values. To keep the current behavior, use torch.div(a, b, rounding_mode='trunc'), or for actual floor division, use torch.div(a, b, rounding_mode='floor'). (Triggered internally at ../aten/src/ATen/native/BinaryOps.cpp:467.) return torch.floor_divide(self, other) [ ] 1/81, 0.3 task/s, elapsed: 3s, ETA: 273s/media/wangbaihui/1ecf654b-afad-4dab-af7b-e34b00dda87a/mmdetection3d/VAD/projects/mmdet3d_plugin/core/bbox/coders/fut_nms_free_coder.py:78: UserWarning: To copy construct from a tensor, it is recommended to use sourceTensor.clone().detach() or sourceTensor.clone().detach().requires_grad_(True), rather than torch.tensor(sourceTensor). self.post_center_range = torch.tensor( /media/wangbaihui/1ecf654b-afad-4dab-af7b-e34b00dda87a/mmdetection3d/VAD/projects/mmdet3d_plugin/core/bbox/coders/map_nms_free_coder.py:82: UserWarning: To copy construct from a tensor, it is recommended to use sourceTensor.clone().detach() or sourceTensor.clone().detach().requires_grad_(True), rather than torch.tensor(sourceTensor). self.post_center_range = torch.tensor( [>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>] 81/81, 4.5 task/s, elapsed: 18s, ETA: 0s Traceback (most recent call last): File "tools/train.py", line 266, in <module> main() File "tools/train.py", line 255, in main custom_train_model( File "/media/wangbaihui/1ecf654b-afad-4dab-af7b-e34b00dda87a/mmdetection3d/VAD/projects/mmdet3d_plugin/VAD/apis/train.py", line 21, in custom_train_model custom_train_detector( File "/media/wangbaihui/1ecf654b-afad-4dab-af7b-e34b00dda87a/mmdetection3d/VAD/projects/mmdet3d_plugin/VAD/apis/mmdet_train.py", line 194, in custom_train_detector runner.run(data_loaders, cfg.workflow) File "/home/wangbaihui/anaconda3/envs/vad/lib/python3.8/site-packages/mmcv/runner/epoch_based_runner.py", line 127, in run epoch_runner(data_loaders[i], **kwargs) File "/home/wangbaihui/anaconda3/envs/vad/lib/python3.8/site-packages/mmcv/runner/epoch_based_runner.py", line 54, in train self.call_hook('after_train_epoch') File "/home/wangbaihui/anaconda3/envs/vad/lib/python3.8/site-packages/mmcv/runner/base_runner.py", line 307, in call_hook getattr(hook, fn_name)(self) File "/home/wangbaihui/anaconda3/envs/vad/lib/python3.8/site-packages/mmcv/runner/hooks/evaluation.py", line 267, in after_train_epoch self._do_evaluate(runner) File "/media/wangbaihui/1ecf654b-afad-4dab-af7b-e34b00dda87a/mmdetection3d/VAD/projects/mmdet3d_plugin/core/evaluation/eval_hooks.py", line 88, in _do_evaluate key_score = self.evaluate(runner, results) File "/home/wangbaihui/anaconda3/envs/vad/lib/python3.8/site-packages/mmcv/runner/hooks/evaluation.py", line 361, in evaluate eval_res = self.dataloader.dataset.evaluate( File "/media/wangbaihui/1ecf654b-afad-4dab-af7b-e34b00dda87a/mmdetection3d/VAD/projects/mmdet3d_plugin/datasets/nuscenes_vad_dataset.py", line 1781, in evaluate all_metric_dict[key] += results[i]['metric_results'][key] KeyError: 0 ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank: 0 (pid: 2522198) of binary: /home/wangbaihui/anaconda3/envs/vad/bin/python /home/wangbaihui/anaconda3/envs/vad/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/elastic/multiprocessing/errors/__init__.py:367: UserWarning: ********************************************************************** CHILD PROCESS FAILED WITH NO ERROR_FILE ********************************************************************** CHILD PROCESS FAILED WITH NO ERROR_FILE Child process 2522198 (local_rank 0) FAILED (exitcode 1) Error msg: Process failed with exitcode 1 Without writing an error file to <N/A>. While this DOES NOT affect the correctness of your application, no trace information about the error will be available for inspection. Consider decorating your top level entrypoint function with torch.distributed.elastic.multiprocessing.errors.record. Example: from torch.distributed.elastic.multiprocessing.errors import record @record def trainer_main(args): # do train ********************************************************************** warnings.warn(_no_error_file_warning_msg(rank, failure)) Traceback (most recent call last): File "/home/wangbaihui/anaconda3/envs/vad/lib/python3.8/runpy.py", line 194, in _run_module_as_main return _run_code(code, main_globals, None, File "/home/wangbaihui/anaconda3/envs/vad/lib/python3.8/runpy.py", line 87, in _run_code exec(code, run_globals) File "/home/wangbaihui/anaconda3/envs/vad/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/run.py", line 702, in <module> main() File "/home/wangbaihui/anaconda3/envs/vad/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/elastic/multiprocessing/errors/__init__.py", line 361, in wrapper return f(*args, **kwargs) File "/home/wangbaihui/anaconda3/envs/vad/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/run.py", line 698, in main run(args) File "/home/wangbaihui/anaconda3/envs/vad/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/run.py", line 689, in run elastic_launch( File "/home/wangbaihui/anaconda3/envs/vad/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/launcher/api.py", line 116, in __call__ return launch_agent(self._config, self._entrypoint, list(args)) File "/home/wangbaihui/anaconda3/envs/vad/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/launcher/api.py", line 244, in launch_agent raise ChildFailedError( torch.distributed.elastic.multiprocessing.errors.ChildFailedError: *************************************** tools/train.py FAILED ======================================= Root Cause: [0]: time: 2025-06-26_16:12:28 rank: 0 (local_rank: 0) exitcode: 1 (pid: 2522198) error_file: <N/A> msg: "Process failed with exitcode 1" ======================================= Other Failures: <NO_OTHER_FAILURES> ***********2025-06-26 16:12:03,164 - mmdet - INFO - Saving checkpoint at 12 epochs [ ] 0/81, elapsed: 0s, ETA:/home/wangbaihui/anaconda3/envs/vad/lib/python3.8/site-packages/torch/_tensor.py:575: UserWarning: floor_divide is deprecated, and will be removed in a future version of pytorch. 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标题:“界面设计GEF应用实例”涉及的知识点: 1. GEF概述 GEF(Graphical Editing Framework)是基于Eclipse平台的一个图形编辑框架,用于创建交互式的图形编辑器。GEF通过分离图形表示与领域模型(Domain Model),使得开发者能够专注于界面设计而无需处理底层图形细节。它为图形编辑提供了三个核心组件:GEFEditingDomain、GEFEditPart和GEFEditPolicy,分别负责模型与视图的同步、视图部件的绘制与交互以及编辑策略的定义。 2. RCP(Rich Client Platform)简介 RCP是Eclipse技术的一个应用框架,它允许开发者快速构建功能丰富的桌面应用程序。RCP应用程序由一系列插件组成,这些插件可以共享Eclipse平台的核心功能,如工作台(Workbench)、帮助系统和更新机制等。RCP通过定义应用程序的界面布局、菜单和工具栏以及执行应用程序的生命周期管理,为开发高度可定制的应用程序提供了基础。 3. GEF与RCP的整合 在RCP应用程序中整合GEF,可以使用户在应用程序中拥有图形编辑的功能,这对于制作需要图形界面设计的工具尤其有用。RCP为GEF提供了一个运行环境,而GEF则通过提供图形编辑能力来增强RCP应用程序的功能。 4. 应用实例分析 文档中提到的“六个小例子”,可能分别代表了GEF应用的六个层次,由浅入深地介绍如何使用GEF构建图形编辑器。 - 第一个例子很可能是对GEF的入门介绍,包含如何设置GEF环境、创建一个基本的图形编辑器框架,并展示最简单的图形节点绘制功能。 - 随后的例子可能会增加对图形节点的编辑功能,如移动、缩放、旋转等操作。 - 更高级的例子可能会演示如何实现更复杂的图形节点关系,例如连接线的绘制和编辑,以及节点之间的依赖和关联。 - 高级例子中还可能包含对GEF扩展点的使用,以实现更高级的定制功能,如自定义图形节点的外观、样式以及编辑行为。 - 最后一个例子可能会介绍如何将GEF集成到RCP应用程序中,并展示如何利用RCP的功能特性来增强GEF编辑器的功能,如使用RCP的透视图切换、项目管理以及与其他RCP插件的交互等。 5. 插件的开发与配置 在构建GEF应用实例时,开发者需要熟悉插件的开发和配置。这包括对plugin.xml文件和MANIFEST.MF文件的配置,这两者共同定义了插件的依赖关系、执行入口点、扩展点以及与其他插件的交互关系等。 6. 用户交互和事件处理 在创建图形编辑器的过程中,用户交互和事件处理是核心部分。开发者需要了解如何捕获和处理用户在编辑器中产生的各种事件,如鼠标点击、拖拽、按键事件等,并将这些事件转换为编辑器的相应操作。 7. 模型-视图-控制器(MVC)设计模式 GEF采用了MVC设计模式,将业务逻辑(模型)、用户界面(视图)和控制逻辑(控制器)分离。开发者需要理解MVC模式的工作原理,以及如何在GEF中应用这一模式来实现图形编辑器的各个部分。 8. 自定义绘图和渲染技术 在高级应用实例中,开发者可能需要自定义图形节点的绘制方法,以及图形的渲染技术。这通常涉及对Eclipse GEF的图形API的理解和使用,例如使用Draw2D或Gef图形库中的类和接口来实现定制的渲染效果。 通过这些知识点的讲解和实例的展示,读者可以逐步学会如何使用GEF构建图形编辑器,并在RCP平台上进行集成和扩展,从而创建出功能丰富、可定制和交互性良好的图形应用程序。
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掌握Python FloodRouting:构建洪水预测模型的终极指南

# 摘要 随着气候变化和极端天气事件的增多,洪水预测成为防范灾害和减轻其影响的关键技术。本文介绍了Python FloodRouting软件包,详细阐述了洪水预测模型的理论基础,包括数学原理、数据收集与预处理的重要性。文章继续探讨了Python FloodRouting的安装、环境配置以及构建洪水预测模型的实践操作。通过集成学习和模型融合技术,介绍了如何构建实时洪水预
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Python批量修改文件后缀

<think>我们有一个明确的需求:使用Python批量修改文件扩展名(后缀名)。根据用户提供的引用,特别是引用[2]和引用[3],我们可以得到两种不同的情况: 1. 引用[2]:将没有后缀的文件批量添加后缀(例如.txt)。 2. 引用[3]:将指定后缀名的文件批量修改为另一种后缀名。 因此,我们需要根据用户的具体需求来编写脚本。但用户的问题描述是“批量修改文件扩展名”,这通常指的是改变已有文件的后缀名,但也可以包括给无后缀文件添加后缀。 我们可以设计一个灵活的脚本,能够处理两种情况: - 情况1:将指定目录下所有指定旧后缀名的文件改为新后缀名(例如将.jpg改为.png)。 - 情况2