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for i ,(imgs,labels) in enumerate(train_dataloader): ValueError: too many values to unpack (expected 2)

时间: 2024-07-23 10:01:08 浏览: 188
这个错误`ValueError: too many values to unpack (expected 2)`出现在使用Python的for循环遍历数据集（如PyTorch的`DataLoader`）时，当迭代结果包含超过预期值的数量时。在这个上下文中，`train_dataloader`返回的数据可能是每个批次（batch）的内容，通常是一个图像列表（imgs）和对应的标签列表（labels）。`enumerate`函数会提供元素索引和元素值，如果实际返回的元组不止两个值，比如在修改后的迭代器中可能有额外的信息，而你只期望两个值（图片和标签），那么就会发生这样的错误。 修复这个问题需要检查`train_dataloader`的输出是否符合预期，确保其始终返回两个值。如果不是，你需要调整数据处理部分，或者直接接收并忽略多余的值，或者更改你的for循环结构以适应新的数据结构。例如： ```python for i, data in train_dataloader: imgs, labels = data[:2] # 如果有额外值，取前两个元素 ... # 进行后续操作 ```
相关问题

报错Traceback (most recent call last): File "D:/essayexp/deep-learning-for-image-processing-master/pytorch_object_detection/yolov3_spp/pgd_algorithm.py", line 75, in <module> pgd_attack(epsilon=0.3, alpha=0.01, num_iterations=40) File "D:/essayexp/deep-learning-for-image-processing-master/pytorch_object_detection/yolov3_spp/pgd_algorithm.py", line 44, in pgd_attack for i, (imgs, targets) in enumerate(pgd_dataloader): # 遍历所有图片 ValueError: too many values to unpack (expected 2)

这个错误提示说是在遍历`pgd_dataloader`时出现了问题，期望的是一个包含两个值的元组，但实际得到了太多的值。这可能是由于`pgd_dataloader`中的数据格式与代码中的期望不符导致的。 具体来说，`pgd_dataloader`中的每个元素应该是一个包含两个元素的元组，分别是输入的图像数据和对应的目标标注数据，例如： ```python (pg_image, pg_target) ``` 而在代码中，`for`循环的`enumerate()`函数期望得到的也是一个包含两个元素的元组，分别是当前迭代的索引和对应的数据，例如： ```python for i, (image, target) in enumerate(pgd_dataloader): ``` 因此，你需要检查一下`pgd_dataloader`中每个元素的格式是否正确，是否确实包含了两个元素，如果数据格式正确，那么就需要检查一下代码中是否存在错误。

imgs,targets = list(zip(batch)) 报错ValueError: too many values to unpack (expected 2)

这个错误通常是因为你尝试使用了错误的解包数量。在你的代码中，应该检查一下 `batch` 这个变量中包含了多少个元素。如果 `batch` 中包含的元素数量大于 2，那么你就会得到这个错误。 在 Python 中，使用 `zip()` 函数可以将多个列表或元组中对应位置的元素组合成一个新的元组，然后返回一个可迭代对象。当你想要将这个可迭代对象解包成多个变量时，你需要确保你使用的解包数量与实际元组的长度相同，否则就会出现上述错误。 如果你只需要其中的一部分元素，你可以使用下划线 `_` 来代替你不需要的元素，例如： ``` imgs, _ = list(zip(batch)) ``` 这样就可以只获取 `batch` 中的第一个元素了。如果你只需要第二个元素，可以使用下面这行代码： ``` _, targets = list(zip(batch)) ```
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import torch import torchvision from torch.utils.data import DataLoader from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from model import *# 准备数据集 train_data = torchvision.datasets.CIFAR10( root="./data_taolu", train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True ) test_data = torchvision.datasets.CIFAR10( root="./data_taolu", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True ) # 数据统计 train_data_size = len(train_data) test_data_size = len(test_data) print(f"训练数据集长度：{train_data_size}") print(f"测试数据集长度：{test_data_size}") # 数据加载器 train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=64, shuffle=True) test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64) device = torch.device('cuda') # 模型初始化 model = Jzh().to(device) # 确保模型类已修改（见下方model.py）# 损失函数与优化器 loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-2) # 训练参数 total_train_step = 0 total_test_step = 0 epochs = 10 writer = SummaryWriter("./logs_train") # 训练循环 for epoch in range(epochs): print(f"------第 {epoch + 1} 轮训练开始------") # 训练模式 model.train() for batch, (imgs, targets) in enumerate(train_dataloader): outputs = model(imgs) loss = loss_fn(outputs, targets) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() total_train_step += 1 if total_train_step % 100 == 0: print(f"训练次数: {total_train_step}, Loss: {loss.item():.4f}") writer.add_scalar("train_loss", loss.item(), total_train_step) # 评估模式 model.eval() total_test_loss = 0 total_accuracy = 0 with torch.no_grad(): for imgs, targets in test_dataloader: outputs = model(imgs) loss = loss_fn(outputs, targets) total_test_loss += loss.item() accuracy = (outputs.argmax(1) == targets).sum().item() total_accuracy += accuracy avg_test_loss = total_test_loss / len(test_dataloader) test_accuracy = total_accuracy / test_data_size print(f"测试集平均Loss: {avg_test_loss:.4f}") print(f"测试集准确率: {test_accuracy:.4f}") writer.add_scalar("test_loss", avg_test_loss, epoch) writer.add_scalar("test_accuracy", test_accuracy, epoch) # 保存模型 torch.save(model.state_dict(), f"jzh_{epoch}.pth") print(f"模型已保存: jzh_{epoch}.pth") writer.close()告诉我应该在何处添加哪些代码？

比如，在训练和测试的循环里，应该添加imgs = imgs.to(device)和targets = targets.to(device)。因为模型已经通过model = Jzh().to(device)移到了GPU，但数据如果没有转移，会导致错误。 然后看模型部分，用户导入...

yolo ValueError: too many values to unpack

当遇到 ValueError: too many values to unpack (expected X) 错误时，通常意味着尝试解包的对象中的元素数量与预期的数量不符。对于YOLO框架而言，这种错误可能发生在数据集加载器（dataloader）、图像处理或其他...

import torch import torchvision from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader # 定义模型（假设 Tudui 是一个简单的CNN） class Tudui(nn.Module): def __init__(self): super(Tudui, self).__init__() self.model = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 32, 5, 1, 2), nn.MaxPool2d(2), nn.Conv2d(32, 32, 5, 1, 2), nn.MaxPool2d(2), nn.Conv2d(32, 64, 5, 1, 2), nn.MaxPool2d(2), nn.Flatten(), nn.Linear(64*4*4, 64), nn.Linear(64, 10) ) def forward(self, x): return self.model(x) # 正确实例化 ToTensor 转换 transform = torchvision.transforms.ToTensor() # 创建数据集 train_data = torchvision.datasets.CIFAR10( "./data", train=True, transform=transform, # 使用实例 download=True ) test_data = torchvision.datasets.CIFAR10( "./data", train=False, transform=transform, # 使用实例 download=True ) train_data_size = len(train_data) test_data_size = len(test_data) print(f"训练数据集的长度: {train_data_size}") print(f"测试数据集的长度: {test_data_size}") # 创建数据加载器 train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=64, shuffle=True) test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64, shuffle=False) # 实例化模型 tudui = Tudui() # 正确实例化损失函数 loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() # 添加括号 # 优化器 learning_rate = 0.01 optimizer = torch.optim.SGD(tudui.parameters(), lr=learning_rate) # 训练参数 total_train_step = 0 # 修正拼写 total_test_step = 0 epochs = 10 # 更标准的命名 # 训练循环 for epoch in range(epochs): print(f"\n第 {epoch+1}/{epochs} 轮训练开始") # 训练模式 tudui.train() for batch_idx, (imgs, targets) in enumerate(train_dataloader): # 前向传播 outputs = tudui(imgs) # 计算损失 - 使用 targets (注意有's') loss = loss_fn(outputs, targets) # 反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() # 修正方法名 optimizer.step() total_train_step += 1 # 每100批次打印一次 if batch_idx % 100 == 0: print(f"批次: {batch_idx}/{len(train_dataloader)}, Loss: {loss.item():.4f}") # 测试循环（可选） tudui.eval() test_loss = 0 correct = 0 with torch.no_grad(): for imgs, targets in test_dataloader: outputs = tudui(imgs) test_loss += loss_fn(outputs, targets).item() pred = outputs.argmax(dim=1) correct += pred.eq(targets).sum().item() test_loss /= len(test_dataloader) accuracy = 100. * correct / test_data_size print(f"测试集平均损失: {test_loss:.4f}, 准确率: {accuracy:.2f}%") 我希望将这个代码在gpu上运行，应该怎么做

for batch_idx, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): # 将数据移动到GPU inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) # 前向传播 outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs,...

import torch.optim import torchvision from torch.utils.data import DataLoader from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from model import * train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data',train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True) test_data = torchvision.datasets.CIFAR10 (root='./data',train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True) train_data_size = len(train_data) test_data_size = len(test_data) # #format()：格式化字符串(替换{}) # print("训练集的长度:{}".format(train_data_size)) # print("测试集的长度:{}".format(test_data_size)) #利用dataloader加载数据集 train_dataloader = DataLoader(train_data,batch_size=64) test_dataloader = DataLoader(test_data,batch_size=64) #创建网络模型 train = Train() #损失函数 loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() #优化器 learning_rate = 0.1 optimizer = torch.optim.SGD(train.parameters(),lr=learning_rate) #设置训练网络的参数 #记录训练的次数 total_train_step = 0 #记录测试的次数 total_test_step = 0 #训练的轮数 epoch = 10 #tensorboard writer = SummaryWriter("./logs_train") for i in range(epoch): print("----------第{}轮训练--------------".format(i+1)) #训练步骤开始 for data in train_dataloader: imgs,targets = data outputs = train(imgs) loss = loss_fn(outputs,targets) #优化器优化模型 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() total_train_step = total_train_step+1 if total_train_step %100 ==0: print("训练次数：{},loss:{}".format(total_train_step,loss.item()))#item会将输出的tensor值转为真实数字 writer.add_scalar("train_loss",loss.item(),total_train_step) #测试 total_test_loss = 0 with torch.no_grad(): for data in test_dataloader: imgs,targets = data outputs = train(imgs) loss = loss_fn(outputs,targets) total_test_loss = total_test_loss+loss.item() print("整体测试集上的损失：{}".format(total_test_loss)) writer.add_scalar("test_loss",total_test_loss,total_test_step) total_test_step = total_test_step+1 torch.save(train,"train.{}.pth".format(i)) print("模型已保存") writer.close() 帮我检查一下我的代码，为什么训练模型到第二轮的时候总是输出缺失值

for param in train.parameters(): if torch.isnan(param.grad).any(): print("梯度出现NaN！") break $\text{其他改进建议}$ 1. $\text{数据标准化：}$ python # 修改transform transform = torchvision...

# 引入模块 import time import torch import torch.nn as nn from torch.utils.data import Dataset, DataLoader import torchvision # 初始化运行device device = torch.device('cuda:0') # 定义模型网络 class CNN(nn.Module): def __init__(self): super(CNN, self).__init__() self.net = nn.Sequential( # 卷积层 nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=16, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=1), # 池化层 nn.MaxPool2d(kernel_size=2), # 卷积层 nn.Conv2d(16, 32, 3, 1, 1), # 池化层 nn.MaxPool2d(2), # 将多维输入一维化 nn.Flatten(), nn.Linear(32*7*7, 16), # 激活函数 nn.ReLU(), nn.Linear(16, 10) ) def forward(self, x): return self.net(x) # 下载数据集 train_data = torchvision.datasets.MNIST( root='mnist', download=True, train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor() ) # 定义训练相关参数 batch_size = 64 model = CNN().to(device) # 定义模型 train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=batch_size) # 定义DataLoader loss_func = nn.CrossEntropyLoss().to(device) # 定义损失函数 optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1) # 定义优化器 epochs = 10 # 设置循环次数 # 设置循环 for epoch in range(epochs): for imgs, labels in train_dataloader: start_time = time.time() # 记录训练开始时间 imgs = imgs.to(device) # 把img数据放到指定NPU上 labels = labels.to(device) # 把label数据放到指定NPU上 outputs = model(imgs) # 前向计算 loss = loss_func(outputs, labels) # 损失函数计算 optimizer.zero_grad() loss.backward() # 损失函数反向计算 optimizer.step() # 更新优化器 # 定义保存模型 torch.save({ 'epoch': 10, 'arch': CNN, 'state_dict': model.state_dict(), 'optimizer' : optimizer.state_dict(), },'checkpoint.pth.tar') 这是代码

for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device), target.to(device) optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = criterion(output, target) loss....

for i, (imgs, _) in enumerate(train_loader):解释

这是一个 Python 中用于训练机器学习...在 for 循环中，imgs 表示每个批次中的图像数据，而 "_" 则是一个占位符，它表示我们不需要使用到对应的标签信息，这个代码段的作用是枚举每个批次中的数据，并使用其进行训练。

import torch import torchvision from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter # from model import * # 准备数据集 from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader # 定义训练的设备 device = torch.device("cuda") train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="data", train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True) test_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="data", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True) # length 长度 train_data_size = len(train_data) test_data_size = len(test_data) # 如果train_data_size=10, 训练数据集的长度为：10 print("训练数据集的长度为：{}".format(train_data_size)) print("测试数据集的长度为：{}".format(test_data_size)) # 利用 DataLoader 来加载数据集 train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=64) test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64) # 创建网络模型 class Tudui(nn.Module): def __init__(self): super(Tudui, self).__init__() self.model = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 32, 5, 1, 2), nn.MaxPool2d(2), nn.Conv2d(32, 32, 5, 1, 2), nn.MaxPool2d(2), nn.Conv2d(32, 64, 5, 1, 2), nn.MaxPool2d(2), nn.Flatten(), nn.Linear(64*4*4, 64), nn.Linear(64, 10) ) def forward(self, x): x = self.model(x) return x tudui = Tudui() tudui = tudui.to(device) # 损失函数 loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() loss_fn = loss_fn.to(device) # 优化器 # learning_rate = 0.01 # 1e-2=1 x (10)^(-2) = 1 /100 = 0.01 learning_rate = 1e-2 optimizer = torch.optim.SGD(tudui.parameters(), lr=learning_rate) # 设置训练网络的一些参数 # 记录训练的次数 total_train_step = 0 # 记录测试的次数 total_test_step = 0 # 训练的轮数 epoch = 10 # 添加tensorboard writer = SummaryWriter("logs_train") for i in range(epoch): print("-------第 {} 轮训练开始-------".format(i+1)) # 训练步骤开始 tudui.train() for data in train_dataloader: imgs, targets = data imgs = imgs.to(device) targets = targets.to(device) outputs = tudui(imgs) loss = loss_fn(outputs, targets) # 优化器优化模型 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() total_train_step = total_train_step + 1 if total_train_step % 100 == 0: print("训练次数：{}, Loss: {}".format(total_train_step, loss.item())) writer.add_scalar("train_loss", loss.item(), total_train_step) # 测试步骤开始 tudui.eval() total_test_loss = 0 total_accuracy = 0 with torch.no_grad(): for data in test_dataloader: imgs, targets = data imgs = imgs.to(device) targets = targets.to(device) outputs = tudui(imgs) loss = loss_fn(outputs, targets) total_test_loss = total_test_loss + loss.item() accuracy = (outputs.argmax(1) == targets).sum() total_accuracy = total_accuracy + accuracy print("整体测试集上的Loss: {}".format(total_test_loss)) print("整体测试集上的正确率: {}".format(total_accuracy/test_data_size)) writer.add_scalar("test_loss", total_test_loss, total_test_step) writer.add_scalar("test_accuracy", total_accuracy/test_data_size, total_test_step) total_test_step = total_test_step + 1 torch.save(tudui, "tudui_{}.pth".format(i)) print("模型已保存") writer.close()为什么我运行这个这么慢

for data in train_dataloader: optimizer.zero_grad() with torch.cuda.amp.autocast(): outputs = tudui(imgs) loss = loss_fn(outputs, targets) scaler.scale(loss).backward() scaler.step(optimizer) ...

import torch import torchvision from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter # from model import * # 准备数据集 from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="data", train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=False) test_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="data", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=False) # length 长度 train_data_size = len(train_data) test_data_size = len(test_data) # 如果train_data_size=10, 训练数据集的长度为：10 print("训练数据集的长度为：{}".format(train_data_size)) print("测试数据集的长度为：{}".format(test_data_size)) # 利用 DataLoader 来加载数据集 train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=64) test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64) # 创建网络模型 class Tudui(nn.Module): def __init__(self): super(Tudui, self).__init__() self.model = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 32, 5, 1, 2), nn.MaxPool2d(2), nn.Conv2d(32, 32, 5, 1, 2), nn.MaxPool2d(2), nn.Conv2d(32, 64, 5, 1, 2), nn.MaxPool2d(2), nn.Flatten(), nn.Linear(64*4*4, 64), nn.Linear(64, 10) ) def forward(self, x): x = self.model(x) return x tudui = Tudui() if torch.cuda.is_available(): tudui = tudui.cuda() # 损失函数 loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() if torch.cuda.is_available(): loss_fn = loss_fn.cuda() # 优化器 # learning_rate = 0.01 # 1e-2=1 x (10)^(-2) = 1 /100 = 0.01 learning_rate = 1e-2 optimizer = torch.optim.SGD(tudui.parameters(), lr=learning_rate) # 设置训练网络的一些参数 # 记录训练的次数 total_train_step = 0 # 记录测试的次数 total_test_step = 0 # 训练的轮数 epoch = 10 # 添加tensorboard writer = SummaryWriter("logs_train") for i in range(epoch): print("-------第 {} 轮训练开始-------".format(i+1)) # 训练步骤开始 tudui.train() for data in train_dataloader: imgs, targets = data if torch.cuda.is_available(): imgs = imgs.cuda() targets = targets.cuda() outputs = tudui(imgs) loss = loss_fn(outputs, targets) # 优化器优化模型 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() total_train_step = total_train_step + 1 if total_train_step % 100 == 0: print("训练次数：{}, Loss: {}".format(total_train_step, loss.item())) writer.add_scalar("train_loss", loss.item(), total_train_step) # 测试步骤开始 tudui.eval() total_test_loss = 0 total_accuracy = 0 with torch.no_grad(): for data in test_dataloader: imgs, targets = data if torch.cuda.is_available(): imgs = imgs.cuda() targets = targets.cuda() outputs = tudui(imgs) loss = loss_fn(outputs, targets) total_test_loss = total_test_loss + loss.item() accuracy = (outputs.argmax(1) == targets).sum() total_accuracy = total_accuracy + accuracy print("整体测试集上的Loss: {}".format(total_test_loss)) print("整体测试集上的正确率: {}".format(total_accuracy/test_data_size)) writer.add_scalar("test_loss", total_test_loss, total_test_step) writer.add_scalar("test_accuracy", total_accuracy/test_data_size, total_test_step) total_test_step = total_test_step + 1 torch.save(tudui, "tudui_{}.pth".format(i)) print("模型已保存") writer.close()为什么我用了GPU但是比cpu还慢

train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=256, shuffle=True, pin_memory=True, num_workers=4) test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=256, pin_memory=True, num_workers=4) ...

C:\Anaconda\python.exe C:\Users\海百合葱葱\PycharmProjects\CNN_Study\main.py torch.Size([10, 10]) 训练数据集的长度为：50000 测试数据集的长度为：10000 ------第 1 轮训练开始------ Traceback (most recent call last): File "C:\Users\海百合葱葱\PycharmProjects\CNN_Study\main.py", line 54, in <module> outputs = jzh(imgs) ^^^^^^^^^ File "C:\Anaconda\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1739, in _wrapped_call_impl return self._call_impl(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Anaconda\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1750, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\海百合葱葱\PycharmProjects\CNN_Study\model.py", line 20, in forward x = x.view(-1, 32 * 31 * 31) # 展平为[batch, 30752] ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ RuntimeError: shape '[-1, 30752]' is invalid for input of size 460800 进程已结束，退出代码为 1 import torch import torchvision from torch.utils.data import DataLoader from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from model import * # 准备数据集 train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./data_taolu", train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True) test_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./data_taolu", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True) train_data_size = len(train_data) test_data_size = len(test_data) print("训练数据集的长度为：{}".format(train_data_size)) print("测试数据集的长度为：{}".format(test_data_size)) # 利用DataLoader来加载数据集 train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=64) test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64) # 创建网络模型 jzh = Jzh() # 创建损失函数 loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() # 优化器 # learning_rate = 0.01 # 1e-2=1 x (10)^(-2) = 1/100 = 0.01 learning_rate = 1e-2 optimizer = torch.optim.SGD(jzh.parameters(), lr=learning_rate) # 设置网络的一些参数 # 记录训练次数 total_train_step = 0 # 记录测试次数 total_test_step = 0 # 记录训练的轮数 epoch = 10 # 添加tensorboard writer = SummaryWriter("./logs_train") for i in range(epoch): print("------第 {} 轮训练开始------".format(i + 1)) # 训练步骤开始 jzh.train() for data in train_dataloader: imgs, targets = data outputs = jzh(imgs) loss = loss_fn(outputs, targets) # 优化器调优 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() total_train_step = total_train_step + 1 if total_train_step % 100 == 0: print("训练次数: {}, loss: {}".format(total_train_step, loss.item())) writer.add_scalar("train_loss", loss.item(), total_train_step) # 测试步骤开始 jzh.eval() total_test_loss = 0 total_accuracy = 0 with torch.no_grad(): for data in test_dataloader: imgs, targets = data outputs = jzh(imgs) loss = loss_fn(outputs, targets) total_test_loss = total_test_loss + loss.item() accuracy = (outputs.argmax(1) == targets).sum() total_accuracy = total_accuracy + accuracy print("整体测试集上的loss: {}".format(total_test_loss)) print("整体测试集上的正确率: {}".format(total_accuracy / test_data_size)) writer.add_scalar("test_loss", total_test_loss, total_test_step) writer.add_scalar("test_accuracy", total_accuracy / test_data_size, total_test_step) total_test_step = total_test_step + 1 # 保存模型 torch.save(jzh, "jzh_{}.pth".format(i)) print("模型已保存") writer.close()

for data in train_dataloader: imgs, targets = data outputs = jzh(imgs) loss = loss_fn(outputs, targets) # 优化器调优 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() total_train_step ...

n = 5 imgs = train_features[0:n] + train_labels[0:n] imgs = [img.permute(1,2,0) for img in imgs] d2l.show_images(imgs, 2, n);

这段代码是用来显示训练集中前5张图片及其对应的标签的。具体来说，它先将前5张图片和标签取出来，然后将图片的通道维度移到最后一个维度上...在这里，我们将行数设为2，列数设为n，即每行显示两张图片，一共显示n行。

--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[19], line 31 29 gh = int(height * w / width) # 眼镜缩放之后的高度度 30 glass_img = cv2.resize(glass_img, (gw, gh)) # 按照人脸大小缩放眼镜 ---> 31 overlay_img(face_img, glass_img, x, y + int(h * 1 / 3)) # 将眼镜绘制到人脸上 32 cv2.imshow("screen", imgs) # 显示最终处理的效果 33 cv2.waitKey() # 按下任何键盘按键后 Cell In[19], line 5, in overlay_img(img, img_over, img_over_x, img_over_y) 4 def overlay_img(img,img_over,img_over_x,img_over_y): ----> 5 img_w,img_p=img.shape 6 img_over_h,img_over_w,img_over_c=img_over.shape 7 if img_over_c==3: ValueError: too many values to unpack (expected 2) ​

这是一个 ValueError 错误，错误信息为 "too many values to unpack (expected 2)"，出现在一个名为 overlay_img 的函数中。这个函数的作用是将一个图像(img_over)叠加到另一个图像(img)的指定位置(img_over_x, img_...

码：\n\nimport torchvision\nfrom torch.utils.data import DataLoader\nfrom torch.utils.tensorboard import SummaryWriter\n \n# model是提前写好的神经网络，此处直接import进来，下面会给出model的网络结构大致形状\nfrom model import *\n \n# 从pytor上获得CIFAR10的训练集和测试集\ntrain_data= torchvision.datasets.CIFAR10(root=\"18-data\", train=True,\n transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)\ntest_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root=\"18-data2\", train=False,\n transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)\ntrain_data_size = len(train_data)\ntest_data_size = len(test_data)\n# print(f\"训练数据集合的长度为{train_data_size}\")\n \ntrain_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=64)\ntest_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64)\n \n# 创建网络模型\nbao = Bao()\n \n# 损失函数：交叉熵损失函数\nloss_fn = nn.CrossEntropyLoss()\n \n# 优化器，学习率为0.01，写在外面是因为在某些情况下可以在学习过程中对学习率进行修改\nlearning_rate = 0.01\noptimizer = torch.optim.SGD(bao.parameters(), lr=learning_rate)\n \n# 设置训练网络的一些参数\ntotal_train_step = 0\n# 记录测试的次数\ntotal_test_step = 0\n# 训练轮数\nepoch = 10\n \n# tensorboard进行记录想要观察的对象\nwriter = SummaryWriter(\"18-logs\")\n \nfor i in range(epoch):\n \n bao.train() # 将网络设置成训练模式，只有当网络模型中有一些特定的层的时候才有用，其他时候可以省略\n for data in train_dataloader:\n imgs, targets = data\n outputs = bao(imgs) # 得到输出\n loss = loss_fn(outputs, targets) # 得到损失值\n optimizer.zero_grad() # 对梯度清零，防止上一轮的梯度影响下一轮的学习\n loss.backward() # 根据loss值，求出新一轮的梯度\n optimizer.step() # 根据新一轮的梯度，对神经网络的参数进行更新\n total_train_step = total_train_step + 1\n \n # 测试步骤\n bao.eval() # 将模型设置成验证状态\n test_loss = 0\n total_accuracy = 0\n with torch.no_grad():\n for data in test_dataloader:\n imgs, targets = data\n outputs = bao(imgs)\n loss = loss_fn(outputs, targets)\n test_loss = test_loss + loss.item() # item()的作用：将tensor数据类型的loss变为真正的数字\n accuracy = (outputs.argmax(1) == targets).sum() # 求出给出的最大值得种类和实际种类相同的个数\n total_accuracy = total_accuracy + accuracy\n total_test_step = total_test_step + 1\n writer.add_scalar(\"loss_per_epoch\", test_loss, total_test_step)\n writer.add_scalar(\"accuracy_per_epoch\", total_accuracy/test_data_size, total_test_step)\n print(f\"整体测试集上的loss为{test_loss}\")\n print(f\"整体测试集上的正确率为{total_accuracy/test_data_size}\")\n \n torch.save(bao, f\"bao_{i}.pth\")\n \nwriter.close()

for i, data in enumerate(train_loader, 0): inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device) optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward...

imgs_path = glob.glob('C://Users/18842/Desktop/fishfishes/*/*.jpg') all_labels_name = [img_p.split("\\")[-2].split(".")[1] for img_p in imgs_path] label_names = np.unique(all_labels_name) label_to_index = dict((name, i) for i, name in enumerate(label_names)) index_to_label = dict((v,k) for k, v in label_to_index.items())

- label_to_index = dict((name, i) for i, name in enumerate(label_names))：使用字典推导式创建一个字典，将标签名称映射到对应的索引值。通过enumerate()函数遍历label_names数组，将每个标签名称与其对应...

import argparse import logging import os import random import sys import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms import torchvision.transforms.functional as TF from pathlib import Path from torch import optim from torch.utils.data import DataLoader, random_split from tqdm import tqdm # 删除 wandb 导入 from evaluate import evaluate from unet import UNet from utils.data_loading import BasicDataset, CarvanaDataset from utils.dice_score import dice_loss dir_img = Path('./data/imgs/') dir_mask = Path('./data/masks/') dir_checkpoint = Path('./checkpoints/') def train_model( model, device, epochs: int = 5, batch_size: int = 1, learning_rate: float = 1e-5, val_percent: float = 0.1, save_checkpoint: bool = True, img_scale: float = 0.5, amp: bool = False, weight_decay: float = 1e-8, momentum: float = 0.999, gradient_clipping: float = 1.0, ): # 1. Create dataset try: dataset = CarvanaDataset(dir_img, dir_mask, img_scale) except (AssertionError, RuntimeError, IndexError): dataset = BasicDataset(dir_img, dir_mask, img_scale) # 2. Split into train/validation n_val = int(len(dataset) * val_percent) n_train = len(dataset) - n_val train_set, val_set = random_split(dataset, [n_train, n_val], generator=torch.Generator().manual_seed(0)) # 3. Create data loaders loader_args = dict(batch_size=batch_size, num_workers=os.cpu_count(), pin_memory=True) train_loader = DataLoader(train_set, shuffle=True, **loader_args) val_loader = DataLoader(val_set, shuffle=False, drop_last=True, **loader_args) # 删除 wandb 初始化，改为直接打印配置 logging.info(f'''Starting training: Epochs: {epochs} Batch size: {batch_size} Learning rate: {learning_rate} Training size: {n_train} Validation size: {n_val} Checkpoints: {save_chec

for inputs, labels in train_loader: optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss.item() # 验证阶段 ...
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