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base_dir = 'C:\\Users\\dell\\Desktop\\U\\Unet3-Plus-main\\Unet3+' os.chmod(base_dir, 0o755) x_train = os.path.join(base_dir, "image") y_train = os.path.join(base_dir, 'label') if isinstance(x_train,str): x_train = np.loadtxt(x_train).astype(np.float64) y_train = np.loadtxt(y_train).astype(np.float64) else: x_train = x_train.astype(np.float64) y_train = y_train.astype(np.float64)修改代码能成功运行

时间: 2024-02-26 18:59:34 浏览: 126
这段代码可能会存在一些问题，需要根据具体情况进行修改。但根据我理解，可能需要进行以下修改： 1. 将路径中的 "\\" 改为 "/"，因为在 Python 中 "\\" 是转义字符，可能会导致路径无法正确识别。 2. 使用 os 模块中的函数读取文件，而不是使用 np.loadtxt() 函数。可以使用 os.listdir() 函数获取文件列表，再使用 np.load() 函数加载每个文件。 3. 对于读取的数据，需要进行归一化等预处理操作，才能用于训练模型。可以使用 sklearn.preprocessing 模块中的函数进行处理。 根据以上修改，可以得到如下代码： ``` import os import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler base_dir = 'C:/Users/dell/Desktop/U/Unet3-Plus-main/Unet3+' os.chmod(base_dir, 0o755) x_train_dir = os.path.join(base_dir, "image") y_train_dir = os.path.join(base_dir, 'label') x_train_list = os.listdir(x_train_dir) y_train_list = os.listdir(y_train_dir) x_train = [] y_train = [] for x_file, y_file in zip(x_train_list, y_train_list): x_path = os.path.join(x_train_dir, x_file) y_path = os.path.join(y_train_dir, y_file) x_data = np.load(x_path) y_data = np.load(y_path) x_train.append(x_data) y_train.append(y_data) x_train = np.array(x_train).astype(np.float64) y_train = np.array(y_train).astype(np.float64) scaler = MinMaxScaler() x_train = scaler.fit_transform(x_train) y_train = scaler.fit_transform(y_train) ```
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base_dir = 'C:\\Users\\dell\\Desktop\\U\\Unet3-Plus-main\\Unet3+' x_train = os.path.join(base_dir, "image") y_train = os.path.join(base_dir, 'label')使有权限

您可以使用os模块中的os.access方法来检查是否有足够的权限，并使用os.chmod方法来更改权限。 请尝试以下修改代码： import os # 检查是否有足够的权限来读取和写入目录 if not os.access(x_train, os.R_OK |...

base_dir = 'C:\Users\dell\Desktop\U\Unet3-Plus-main\Unet3+'

base_dir = r'C:\Users\dell\Desktop\U\Unet3-Plus-main\Unet3+' 或者，也可以使用双反斜杠来转义单个反斜杠。例如： base_dir = 'C:\\Users\\dell\\Desktop\\U\\Unet3-Plus-main\\Unet3+' 无论哪种...

import torch import load_data import network import train import test import os device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") train_dir = "./data/SICE_train" val_dir = "./data/SICE_val/low" train_id = "MyModel" train_batch_size = 2 val_batch_size = 1 num_epochs = 100 def main(): model_folder = "./model/"+train_id if not os.path.exists(model_folder): os.makedirs(model_folder) model_dir = model_folder + "/100.pth" train_data = load_data.load_images(train_dir, train_batch_size) val_data = load_data.load_images(val_dir, val_batch_size) net = network.UNet(1, 1).to(device) net.apply(network.init) net = train.train_model(net, train_data, val_data, num_epochs, device, train_id) torch.save(net.state_dict(), model_dir) test.evaluate(model_dir) if __name__ == "__main__": main()

3. 在 main() 函数中，首先创建了一个用于保存模型的文件夹，然后调用了 load_data 模块中的 load_images() 函数加载训练集和验证集的数据。 4. 接着定义了一个 UNet 网络，并使用 network 模块中的 init() 函数对...

self.network_parameters = OrderedDict(num_filters_base=config.num_filters_base, activation=config.activation, dropout_ratio=config.dropout_ratio, num_levels=config.num_levels, heatmap_initialization=True, data_format=self.data_format) if config.model == 'unet': self.network = Unet self.clip_gradient_global_norm = 100000.0

这些参数包括num_filters_base表示基础滤波器数量，activation表示激活函数，dropout_ratio表示随机失活比率，num_levels表示网络的层数，heatmap_initialization表示是否对热图进行初始化，data_format...

File "C:\Users\dell\Desktop\U\Unet3-Plus-main\Unet3+\unet3+.py", line 116, in <module> x_train = (x_train - 127.5) / 127.5 TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'float'

这个错误提示是因为在代码中将字符串类型的 x_train 和浮点数类型的 127.5 进行了减法运算，导致了类型不匹配的错误。 这个错误通常是因为没有正确读取或处理图像数据导致的。请确保在读取图像数据之后，将其...

解决 File "C:\Users\dell\Desktop\U\Unet3-Plus-main\Unet3+\unet3+.py", line 121, in <module> x_train = (x_train - 127.5) / 127.5 TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'NoneType' and 'float'

这个错误通常是由于x_train变量的值为None导致的。在Python中，None是一个特殊的对象，表示空值或缺失值。当您尝试使用None作为数字值进行计算时，会引发TypeError。 您需要检查代码中有没有任何地方将x_train变量...

修改代码 File "C:\Users\dell\Desktop\U\Unet3-Plus-main\Unet3+\unet3+.py", line 121, in <module> x_train = (x_train - 127.5) / 127.5 TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'NoneType' and 'float'

3. 您可以使用Numpy的astype()方法将数据类型转换为float64，以确保算术运算正确。 请参考下面的代码示例： import numpy as np # 检查x_train是否为None if x_train is None: # 如果是None，则需要先将其...

import os import time import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import pandas as pd import numpy as np from torch.utils.data import Dataset, DataLoader, random_split from torchvision import transforms from PIL import Image from tqdm import tqdm import matplotlib.pyplot as plt os.system("") # 激活ANSI支持 torch.manual_seed(42) np.random.seed(42) # -------------------------- # 1. 数据集定义（保持不变） # -------------------------- class FluidImageDataset(Dataset): def __init__(self, blade_params, pressure_dir, velocity_u_dir, velocity_v_dir, velocity_w_dir, transform=None): self.blade_params = blade_params self.pressure_dir = pressure_dir self.velocity_u_dir = velocity_u_dir self.velocity_v_dir = velocity_v_dir self.velocity_w_dir = velocity_w_dir self.transform = transform or transforms.Compose([ transforms.Resize((256, 256)), transforms.ToTensor(), ]) def __len__(self): return len(self.blade_params) def __getitem__(self, idx): params = torch.tensor(self.blade_params.iloc[idx].values, dtype=torch.float32) img_id = idx + 1 # 简化图像加载 def load_img(path): try: return self.transform(Image.open(path).convert('L')) except: return torch.zeros(1, 256, 256) return {'params': params, 'outputs': { 'pressure': load_img(os.path.join(self.pressure_dir, f"Pressure_{img_id}.jpg")), 'velocity_u': load_img(os.path.join(self.velocity_u_dir, f"Velocity_u_{img_id}.jpg")), 'velocity_v': load_img(os.path.join(self.velocity_v_dir, f"Velocity_v_{img_id}.jpg")), 'velocity_w': load_img(os.path.join(self.velocity_w_dir, f"Velocity_w_{img_id}.jpg")), }} # -------------------------- # 2. 傅里叶KAN层（核心修改：使用傅里叶基函数替代原有非线性函数） # -------------------------- class FourierKANLayer(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim, grid_size=16, add_bias=True, smooth_initialization=True): super().__init__() self.input_dim = input_dim self.output_dim = output_dim self.grid_size = grid_size # 傅里叶频率数量 self.add_bias = add_bias # 傅里叶系数初始化（正弦和余弦） # 平滑初始化：高频系数衰减，保证初始函数平滑 grid_norm = (torch.arange(grid_size) + 1) **2 if smooth_initialization else np.sqrt(grid_size) self.fourier_coeffs = nn.Parameter( torch.randn(2, output_dim, input_dim, grid_size) / (np.sqrt(input_dim) * grid_norm) ) # 偏置项 if self.add_bias: self.bias = nn.Parameter(torch.zeros(1, output_dim)) def forward(self, x): # 处理向量数据 (B, input_dim) 或图像数据 (B, C, H, W) original_shape = x.shape if x.dim() == 4: # 图像数据展平为 (B*H*W, C) 便于处理 batch_size, channels, height, width = x.shape x = x.permute(0, 2, 3, 1).reshape(-1, channels) # (B*H*W, C) # 傅里叶基函数计算：cos(kx) 和 sin(kx) k = torch.arange(1, self.grid_size + 1, device=x.device).reshape(1, 1, 1, self.grid_size) # 频率 x_expanded = x.unsqueeze(1).unsqueeze(3) # (B, 1, input_dim, 1) cos_terms = torch.cos(k * x_expanded) # (B, 1, input_dim, grid_size) sin_terms = torch.sin(k * x_expanded) # (B, 1, input_dim, grid_size) # 傅里叶系数加权求和 y = torch.sum(cos_terms * self.fourier_coeffs[0:1], dim=(-2, -1)) # 余弦项贡献 y += torch.sum(sin_terms * self.fourier_coeffs[1:2], dim=(-2, -1)) # 正弦项贡献 # 添加偏置 if self.add_bias: y += self.bias # 恢复图像数据形状 if len(original_shape) == 4: y = y.reshape(batch_size, height, width, self.output_dim).permute(0, 3, 1, 2) # (B, output_dim, H, W) else: y = y.reshape(original_shape[:-1] + (self.output_dim,)) # 向量数据恢复形状 return y class KANFeatureExtractor(nn.Module): def __init__(self, input_dim): super().__init__() self.layers = nn.Sequential( FourierKANLayer(input_dim, 128, grid_size=16), # 傅里叶KAN层 nn.LayerNorm(128), FourierKANLayer(128, 128, grid_size=16), nn.LayerNorm(128), FourierKANLayer(128, 256, grid_size=16), nn.LayerNorm(256), FourierKANLayer(256, 256, grid_size=16) ) def forward(self, x): return self.layers(x) # -------------------------- # 3. U-Net结构（使用傅里叶KAN层替代原有激活函数） # -------------------------- class MiniUNetEncoder(nn.Module): def __init__(self, in_channels=8): super().__init__() self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, 16, kernel_size=3, padding=1), nn.GroupNorm(4, 16), FourierKANLayer(16, 16, grid_size=16), # 傅里叶KAN替代ReLU nn.Conv2d(16, 16, kernel_size=3, padding=1), nn.GroupNorm(4, 16), FourierKANLayer(16, 16, grid_size=16) ) self.pool1 = nn.MaxPool2d(2, 2) self.conv2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, padding=1), nn.GroupNorm(4, 32), FourierKANLayer(32, 32, grid_size=16), nn.Conv2d(32, 32, kernel_size=3, padding=1), nn.GroupNorm(4, 32), FourierKANLayer(32, 32, grid_size=16) ) self.pool2 = nn.MaxPool2d(2, 2) def forward(self, x): c1 = self.conv1(x) p1 = self.pool1(c1) c2 = self.conv2(p1) p2 = self.pool2(c2) return c1, c2, p2 class MiniUNetDecoder(nn.Module): def __init__(self, out_channels=1): super().__init__() self.up1 = nn.ConvTranspose2d(32, 16, kernel_size=2, stride=2) self.conv3 = nn.Sequential( nn.Conv2d(48, 16, kernel_size=3, padding=1), nn.GroupNorm(4, 16), FourierKANLayer(16, 16, grid_size=16) # 傅里叶KAN替代ReLU ) self.up2 = nn.ConvTranspose2d(16, 8, kernel_size=2, stride=2) self.final_conv = nn.Conv2d(24, out_channels, kernel_size=1) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, c1, c2, p2): u1 = self.up1(p2) cat1 = torch.cat([u1, c2], dim=1) d1 = self.conv3(cat1) u2 = self.up2(d1) cat2 = torch.cat([u2, c1], dim=1) out = self.final_conv(cat2) return self.sigmoid(out) class MiniUNetPredictor(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.encoder = MiniUNetEncoder() self.decoder = MiniUNetDecoder() def forward(self, x): c1, c2, p2 = self.encoder(x) return self.decoder(c1, c2, p2) # -------------------------- # 4. 模型组装（保持结构不变，使用傅里叶KAN层） # -------------------------- class LightKANUNetModel(nn.Module): def __init__(self, input_dim): super().__init__() self.kan_feature = KANFeatureExtractor(input_dim) # 特征投影模块（使用傅里叶KAN） self.feature_proj = nn.Sequential( nn.Linear(256, 128), nn.LayerNorm(128), FourierKANLayer(128, 128, grid_size=16), # 傅里叶KAN替代ReLU # 生成初始特征图 nn.Linear(128, 8 * 16 * 16), nn.Unflatten(1, (8, 16, 16)), # 上采样卷积块 nn.Conv2d(8, 16, kernel_size=3, padding=1), nn.GroupNorm(4, 16), FourierKANLayer(16, 16, grid_size=16), nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True), nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, padding=1), nn.GroupNorm(4, 32), FourierKANLayer(32, 32, grid_size=16), nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True), nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.GroupNorm(4, 64), FourierKANLayer(64, 64, grid_size=16), nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True), nn.Conv2d(64, 32, kernel_size=3, padding=1), nn.GroupNorm(4, 32), FourierKANLayer(32, 32, grid_size=16), nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True), nn.Conv2d(32, 8, kernel_size=3, padding=1), nn.GroupNorm(4, 8), FourierKANLayer(8, 8, grid_size=16) ) self.predictors = nn.ModuleDict({ 'pressure': MiniUNetPredictor(), 'velocity_u': MiniUNetPredictor(), 'velocity_v': MiniUNetPredictor(), 'velocity_w': MiniUNetPredictor() }) def forward(self, x): features = self.kan_feature(x) feat_map = self.feature_proj(features) return {k: self.predictors[k](feat_map) for k in self.predictors} # -------------------------- # 5. 训练与工具函数（保持不变） # -------------------------- def load_data(blade_params_path, data_dir): blade_params = pd.read_excel(blade_params_path).iloc[:, 1:] print(f"叶片参数形状：{blade_params.shape}（样本数×参数数）") dataset = FluidImageDataset( blade_params, os.path.join(data_dir, "Pressure"), os.path.join(data_dir, "Velocity_u"), os.path.join(data_dir, "Velocity_v"), os.path.join(data_dir, "Velocity_w") ) total_size = len(dataset) train_size = int(0.8 * total_size) val_size = int(0.1 * total_size) test_size = total_size - train_size - val_size generator = torch.Generator().manual_seed(42) train_dataset, val_dataset, test_dataset = random_split( dataset, [train_size, val_size, test_size], generator=generator ) return ( DataLoader(train_dataset, batch_size=1, shuffle=True, num_workers=0), DataLoader(val_dataset, batch_size=1, shuffle=False, num_workers=0), DataLoader(test_dataset, batch_size=1, shuffle=False, num_workers=0), blade_params.shape[1] ) def train_model(model, train_loader, criterion, optimizer, device, epochs=3): model.train() if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.reset_peak_memory_stats() print(f"初始GPU内存：{torch.cuda.memory_allocated() / 1e6:.1f} MB") for epoch in range(epochs): running_loss = 0.0 pbar = tqdm(train_loader, total=len(train_loader), desc=f"Epoch {epoch + 1}/{epochs}") for batch_idx, data in enumerate(pbar): start_time = time.time() params = data['params'].to(device) true_outputs = {k: v.to(device) for k, v in data['outputs'].items()} optimizer.zero_grad() with torch.amp.autocast('cuda', enabled=torch.cuda.is_available()): pred_outputs = model(params) loss = sum(criterion(pred_outputs[k], true_outputs[k]) for k in pred_outputs) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() batch_time = time.time() - start_time if (batch_idx + 1) % 10 == 0 or batch_idx == len(train_loader) - 1: avg_loss = running_loss / (batch_idx + 1) gpu_mem = torch.cuda.memory_allocated() / 1e6 if torch.cuda.is_available() else 0 pbar.set_postfix({ "批损失": f"{loss.item():.4f}", "平均损失": f"{avg_loss:.4f}", "耗时": f"{batch_time:.2f}s", "GPU内存": f"{gpu_mem:.1f} MB" }) print(f"Epoch {epoch + 1} 完成，平均损失：{running_loss / len(train_loader):.4f}") return model def evaluate_model(model, test_loader, criterion, device): model.eval() metrics = {k: [] for k in ['pressure', 'velocity_u', 'velocity_v', 'velocity_w']} with torch.no_grad(): for data in test_loader: params = data['params'].to(device) true_outputs = {k: v.to(device) for k, v in data['outputs'].items()} pred_outputs = model(params) for k in metrics: metrics[k].append(criterion(pred_outputs[k], true_outputs[k]).item()) avg = {k: sum(v) / len(v) for k, v in metrics.items()} print("\n测试集结果：") print(f"总平均MSE：{sum(avg.values()) / 4:.4f}") for k, v in avg.items(): print(f" {k}：{v:.6f}") return avg def visualize_predictions(model, test_loader, device, num_samples=3): model.eval() save_dir = "KAN_UNet_Results" os.makedirs(save_dir, exist_ok=True) with torch.no_grad(): for i, data in enumerate(test_loader): if i >= num_samples: break params = data['params'].to(device) true = data['outputs'] pred = {k: v.cpu() for k, v in model(params).items()} fig, axes = plt.subplots(1, 9, figsize=(24, 5)) axes[0].text(0.1, 0.5, "参数:\n" + "\n".join( [f"p{j}: {v:.2f}" for j, v in enumerate(params[0].cpu().numpy().round(2))]), fontsize=9, va='center') axes[0].axis('off') for col, k in enumerate(['pressure', 'velocity_u', 'velocity_v', 'velocity_w']): axes[2 * col + 1].imshow(true[k][0].squeeze(), cmap='viridis') axes[2 * col + 1].set_title(f'真实{k}') axes[2 * col + 1].axis('off') axes[2 * col + 2].imshow(pred[k][0].squeeze(), cmap='viridis') axes[2 * col + 2].set_title(f'预测{k}') axes[2 * col + 2].axis('off') plt.tight_layout() plt.savefig(f"{save_dir}/样本_{i + 1}.png", dpi=200) plt.close() print(f"已保存样本 {i + 1} 可视化结果") def main(): save_dir = "KAN_UNet_Results" blade_params_path = r"C:\Users\ZYQ\PycharmProjects\2025.07.09\Data\Blade parameters.xlsx" data_dir = r"C:\Users\ZYQ\PycharmProjects\2025.07.09\Data" device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"使用设备：{device}") train_loader, val_loader, test_loader, input_dim = load_data(blade_params_path, data_dir) print(f"输入维度：{input_dim}，训练批次：{len(train_loader)}") model = LightKANUNetModel(input_dim).to(device) total_params = sum(p.numel() for p in model.parameters()) print(f"模型参数量：{total_params / 1e6:.2f} M") criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4, weight_decay=1e-5) print("\n开始训练...") model = train_model(model, train_loader, criterion, optimizer, device, epochs=3) evaluate_model(model, test_loader, criterion, device) visualize_predictions(model, test_loader, device) torch.save(model.state_dict(), f"{save_dir}/fourier_kan_unet.pth") print(f"模型保存至：{save_dir}/fourier_kan_unet.pth") if __name__ == "__main__": main()

我们面对的是一个实现Fourier KAN UNet模型用于流体动力学图像预测的代码。用户提供了完整的代码，包括模型定义、训练和评估部分。根据用户意图，他们可能希望得到优化建议、调试帮助或实现原理的解释。由于代码较长...

import torch import os import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from tqdm import tqdm import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from UNet_3Plus import UNet_3Plus_DeepSup from dataset import NumpyDataset from torch.amp import GradScaler,autocast # 数据路径 samples_dir = r'D:\桌面\U_Net3\开源数据集训练CODE\训练集\noisy_npy' labels_dir = r'D:\桌面\U_Net3\开源数据集训练CODE\训练集\normalized_npy' # test_samples_dir = r'D:\桌面\U_Net3\开源数据集训练CODE\测试集2\noisy_npy' # test_labels_dir = r'D:\桌面\U_Net3\开源数据集训练CODE\测试集2\normalized_npy' # 创建完整数据集 train_dataset = NumpyDataset(samples_dir, labels_dir) # test_dataset = NumpyDataset(test_samples_dir, test_labels_dir) # 创建 DataLoader train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True) # test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False) test = np.load(r"D:\桌面\U_Net3\开源数据集训练CODE\data\noisy_data.npy") test = torch.tensor(test, dtype=torch.float32) test = test.unsqueeze(0).unsqueeze(0) clean = np.load(r"D:\桌面\U_Net3\开源数据集训练CODE\data\clean_data.npy") clean = torch.tensor(clean, dtype=torch.float32) clean = clean.unsqueeze(0).unsqueeze(0) # 初始化网络 model = UNet_3Plus_DeepSup(in_channels=1, n_classes=1) # 选择优化器 optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4) # 设置损失函数 criterion_mse = torch.nn.MSELoss() # 训练参数 num_epochs = 500 # AMP 训练 scaler = GradScaler() # 初始化保存训练和测试损失、SNR的变量 train_losses = [] test_losses = [] snr_values = [] # 初始化模型保存文件夹 model_dir = "U_Net3+_model_3_25" os.makedirs(model_dir, exist_ok=True) # 计算信噪比（SNR）的函数 def calculate_snr(predictions, targets): noise = predictions - targets signal_power = torch.mean(targets**2) noise_power = torch.mean(noise**2) return 10 * torch.log10(signal_power / noise_power) # 将模型和数据迁移到设备（GPU 或 CPU） device_type = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" device = torch.device(device_type) model = model.to(device) # 训练和测试循环 for epoch in range(num_epochs): model.train() train_loss = 0.0 for inputs, targ

好的，我现在需要帮助用户解决如何正确配置和运行基于PyTorch的UNet_3Plus_DeepSup模型进行图像去噪训练的问题。首先，我需要回顾一下UNet的基本结构，特别是UNet_3Plus的改进部分。根据引用[1]和[2]，UNet通常有...

File "C:\Users\dell\Desktop\U\Unet3-Plus-main\Unet3+\unet3+.py", line 114, in <module> image = cv2.imread(x_train, y_train) TypeError: Argument 'flags' is required to be an integer

这个错误提示是因为 cv2.imread() 函数的第二个参数 flags 应该是一个整数类型，但是在你的代码中传递了两个字符串类型的参数 x_train 和 y_train 作为参数。 cv2.imread() 函数的第二个参数是可选的，它...

# -*- coding: utf-8 -*- import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from layers import unetConv2 from init_weights import init_weights class UNet_3Plus_DeepSup(nn.Module): def __init__(self, in_channels=1, n_classes=1, feature_scale=4, is_deconv=True, is_batchnorm=True): super(UNet_3Plus_DeepSup, self).__init__() self.is_deconv = is_deconv self.in_channels = in_channels self.is_batchnorm = is_batchnorm self.feature_scale = feature_scale filters = [64, 128, 256, 512, 1024] ## -------------Encoder-------------- self.conv1 = unetConv2(self.in_channels, filters[0], self.is_batchnorm) # channel：1 -> 64 self.maxpool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2) # 64 self.conv2 = unetConv2(filters[0], filters[1], self.is_batchnorm) # channel：64 -> 128 self.maxpool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2) # 32 self.conv3 = unetConv2(filters[1], filters[2], self.is_batchnorm) # channel：128 -> 256 self.maxpool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2) # 16 self.conv4 = unetConv2(filters[2], filters[3], self.is_batchnorm) # channel：256 -> 512 self.maxpool4 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2) # 8 self.conv5 = unetConv2(filters[3], filters[4], self.is_batchnorm) # channel：512 -> 1024 ## -------------Decoder-------------- self.CatChannels = filters[0] self.CatBlocks = 5 self.UpChannels = self.CatChannels * self.CatBlocks '''stage 4d''' # h1->320*320, hd4->40*40, Pooling 8 times self.h1_PT_hd4 = nn.MaxPool2d(8, 8, ceil_mode=True) self.h1_PT_hd4_conv = nn.Conv2d(filters[0], self.CatChannels, 3, padding=1) # channel：64 -> 64 self.h1_PT_hd4_bn = nn.BatchNorm2d(self.CatChannels) self.h1_PT_hd4_relu = nn.ReLU(inplace=True) # h2->160*160, hd4->40*40, Pooling 4 times self.h2_PT_hd4 = nn.MaxPool2d(4, 4, ceil_mode=True) self.h2_PT_hd4_conv = nn.Conv2d(filters

嗯，用户问的是关于UNet_3Plus_DeepSup模型的PyTorch实现细节或问题。首先，我需要回忆一下UNet++和UNet 3+的结构差异，以及Deep Supervision（深度监督）是如何在这些模型中应用的。UNet 3+应该是UNet的一个改进...

Testing started at 15:55 ... E:\Anaconda\envs\pytorch131sy\python.exe "E:\Pycharm\PyCharm Community Edition 2020.1.3\plugins\python-ce\helpers\pycharm\_jb_pytest_runner.py" --path I:/UNET-ZOO-master/main.py E:\Pycharm\PyCharm Community Edition 2020.1.3\plugins\python-ce\helpers\pycharm\_jb_pytest_runner.py:7: DeprecationWarning: pkg_resources is deprecated as an API. See https://setuptools.pypa.io/en/latest/pkg_resources.html from pkg_resources import iter_entry_points Launching pytest with arguments I:/UNET-ZOO-master/main.py in I:\UNET-ZOO-master ============================= test session starts ============================= platform win32 -- Python 3.8.20, pytest-8.3.5, pluggy-1.5.0 -- E:\Anaconda\envs\pytorch131sy\python.exe cachedir: .pytest_cache rootdir: I:\UNET-ZOO-master plugins: typeguard-4.3.0 collecting ... main.py:None (main.py) ImportError while importing test module 'I:\UNET-ZOO-master\main.py'. Hint: make sure your test modules/packages have valid Python names. Trac

当运行 pytest 并尝试导入测试模块 'I:\UNET-ZOO-master\main.py' 时遇到 ImportError，可能的原因有多种。以下是可能导致该问题的因素以及解决方案： #### 可能原因一：路径配置不正确 如果当前工作目录未...

Traceback (most recent call last): File "D:\浏览器下载\unet-pytorch-main\unet-pytorch-main\train.py", line 499, in <module> fit_one_epoch(model_train, model, loss_history, eval_callback, optimizer, epoch, File "D:\浏览器下载\unet-pytorch-main\unet-pytorch-main\utils\utils_fit.py", line 153, in fit_one_epoch eval_callback.on_epoch_end(epoch + 1, model_train) File "D:\浏览器下载\unet-pytorch-main\unet-pytorch-main\utils\callbacks.py", line 186, in on_epoch_end _, IoUs, _, _ = compute_mIoU(gt_dir, pred_dir, self.image_ids, self.num_classes, None) # 执行计算mIoU的函数 File "D:\浏览器下载\unet-pytorch-main\unet-pytorch-main\utils\utils_metrics.py", line 124, in compute_mIoU return np.array(hist, np.int), IoUs, PA_Recall, Precision File "E:\Software\anaconda3\envs\JXW\lib\site-packages\numpy\__init__.py", line 305, in __getattr__

接下来，我需要回顾UNet项目中compute_mIoU的典型实现。通常，计算mIoU需要混淆矩阵，然后根据混淆矩阵计算每个类别的IoU，最后取平均。如果混淆矩阵的维度处理不当，例如在计算时没有正确压缩单维度，或者数据类型...

class UNet3plus(tnn.Module) : """UNET3+ autoencoder for semantic segmentation.""" def __init__(self, n_classes = 2, in_channels = 3, depth = 3, first_output_channels = 8, upwards_feature_channels = 16, sideways_mask_shape = [200,200]): super().__init__() input_layer = ULayerDown(in_channels,first_output_channels) down_layers = [ULayerDown(first_output_channels*2**i,first_output_channels*2**(i+1)) for i in range(depth-1)] down_layers.append(ULayerDown(first_output_channels*2**(depth-1),upwards_feature_channels)) down_layers.insert(0,input_layer) self.seqdown = tnn.Sequential(*down_layers) up_layers = [] for i in range(depth) : up_layers.append(ULayerUp(upwards_feature_channels, n_classes, mask_shape = sideways_mask_shape, connected_nodes= down_layers[:depth-1-i]+ up_layers )) self.sequp = tnn.Sequential(*up_layers) self.classifier = ClassificationArm(upwards_feature_channels,n_classes) self.last_layer = tnn.Conv2d(upwards_feature_channels,n_classes,3,padding=1) self._side_mask_shape = sideways_mask_shape self.presence_prediction = None def forward(self,X): Y = tnn.functional.normalize(X,dim=1) Y = self.seqdown(Y) Y = tnn.Upsample(scale_factor=2)(Y) self.presence_prediction = self.classifier(Y) Y = self.sequp(Y) for layer in self.sequp : layer.side_mask_output *= self.presence_prediction.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) Y = self.last_layer(Y) Y*= self.presence_prediction.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) Y = tnn.Upsample(X.shape[-2:])(Y) return tnn.Softmax(dim=1)(Y)

这段代码是一个使用UNet3plus架构实现的语义分割的自动编码器。下面是对代码的解释： - UNet3plus类继承自tnn.Module，用于构建UNET3自动编码器。 - 构造函数__init__接受一些参数，包括类别数(n_classes)...

import torch import torch.nn as nn import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from PIL import Image import os class Unet(nn.Module): def __init__(self): super(Unet, self).__init__() self.conv1_1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=0) # 由572*572*1变成了570*570*64 self.relu1_1 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv1_2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=0) # 由570*570*64变成了568*568*64 self.relu1_2 = nn.ReLU(inplace=True) self.maxpool_1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) # 采用最大池化进行下采样，图片大小减半，通道数不变，由568*568*64变成284*284*64 self.conv2_1 = nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=3, stride=1, padding=0) # 284*284*64->282*282*128 self.relu2_1 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv2_2 = nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=0) # 282*282*128->280*280*128 self.relu2_2 = nn.ReLU(inplace=True) self.maxpool_2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) # 采用最大池化进行下采样 280*280*128->140*140*128 self.conv3_1 = nn.Conv2d(in_channels=128, out_channels=256, kernel_size=3, stride=1, padding=0) # 140*140*128->138*138*256 self.relu3_1 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv3_2 = nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=0) # 138*138*256->136*136*256 self.relu3_2 = nn.ReLU(inplace=True) self.maxpool_3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) # 采用最大池化进行下采样 136*136*256->68*68*256 self.conv4_1 = nn.Conv2d(in_channels=256, out_channels=512, kernel_size=3, stride=1, padding=0) # 68*68*256->66*66*512 self.relu4_1 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv4_2 = nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=0) # 66*66*512->64*64*512 self.relu4_2 = nn.ReLU(inplace=True) self.maxpool_4 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) # 采用最大池化进行下采样 64*64*512->32*32*512 self.conv5_1 = nn

嗯，用户想要在PyTorch中实现UNet网络结构，或者需要代码审查。首先，我需要回想一下UNet的基本结构。UNet通常由编码器和解码器组成，编码器负责下采样，解码器负责上采样，中间还有跳跃连接来结合不同层次的特征。 ...

if __name__ == "__main__": unet = Unet() mode = "fps" video_path = "ID01.mp4" video_save_path = "ID01dect3.mp4" video_fps = 50.0 test_interval = 1000 dir_origin_path = "img/" dir_save_path = "img_out/" if mode == "predict": seg_img = np.zeros((np.shape(pr)[0],np.shape(pr)[1],3)) for c in range(self.num_classes): seg_img[:, :, 0] += ((pr == c)*( self.colors[c][0] )).astype('uint8') seg_img[:, :, 1] += ((pr == c)*( self.colors[c][1] )).astype('uint8') seg_img[:, :, 2] += ((pr == c)*( self.colors[c][2] )).astype('uint8') ''' while True: img = input('Input image filename:') try: image = Image.open(img) except: print('Open Error! Try again!') continue else: r_image = unet.detect_image(image) r_image.show() elif mode == "video": capture=cv2.VideoCapture(video_path) if video_save_path!="": fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') size = (int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))) out = cv2.VideoWriter(video_save_path, fourcc, video_fps, size) ref, frame = capture.read() if not ref: raise ValueError("未能正确读取摄像头（视频），请注意是否正确安装摄像头（是否正确填写视频路径）。") fps = 0.0 while(True): t1 = time.time() # 读取某一帧 ref, frame = capture.read() if not ref: break # 格式转变，BGRtoRGB frame = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转变成Image frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) # 进行检测 frame = np.array(unet.detect_image(frame)) # RGBtoBGR满足opencv显示

这段代码是一个使用Unet模型进行图像分割的程序。其中，mode变量可以设置为predict或video，分别代表单张图片的预测和视频流的分割。 在predict模式下，程序会读取一个图片，然后使用Unet模型进行分割，...
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深入理解J2EE中文版教程指南

根据给定的信息，我们可以分析出所涉及的知识点主要集中在Java 2 Platform, Enterprise Edition，也就是J2EE。J2EE是Java的一个平台，用于开发和部署企业级应用。它提供了一套服务、APIs以及协议，使得开发者能够构建多层、基于组件、分布式、安全的应用。 首先，要对J2EE有一个清晰的认识，我们需要理解J2EE平台所包含的核心组件和服务。J2EE提供了多种服务，主要包括以下几点： 1. **企业JavaBeans (EJBs)**：EJB技术允许开发者编写可复用的服务器端业务逻辑组件。EJB容器管理着EJB组件的生命周期，包括事务管理、安全和并发等。 2. **JavaServer Pages (JSP)**：JSP是一种用来创建动态网页的技术。它允许开发者将Java代码嵌入到HTML页面中，从而生成动态内容。 3. **Servlets**：Servlets是运行在服务器端的小型Java程序，用于扩展服务器的功能。它们主要用于处理客户端的请求，并生成响应。 4. **Java Message Service (JMS)**：JMS为在不同应用之间传递消息提供了一个可靠、异步的机制，这样不同部分的应用可以解耦合，更容易扩展。 5. **Java Transaction API (JTA)**：JTA提供了一套用于事务管理的APIs。通过使用JTA，开发者能够控制事务的边界，确保数据的一致性和完整性。 6. **Java Database Connectivity (JDBC)**：JDBC是Java程序与数据库之间交互的标准接口。它允许Java程序执行SQL语句，并处理结果。 7. **Java Naming and Directory Interface (JNDI)**：JNDI提供了一个目录服务，用于J2EE应用中的命名和目录查询功能。它可以查找和访问分布式资源，如数据库连接、EJB等。 在描述中提到的“看了非常的好，因为是详细”，可能意味着这份文档或指南对J2EE的各项技术进行了深入的讲解和介绍。指南可能涵盖了从基础概念到高级特性的全面解读，以及在实际开发过程中如何运用这些技术的具体案例和最佳实践。 由于文件名称为“J2EE中文版指南.doc”，我们可以推断这份文档应该是用中文编写的，因此非常适合中文读者阅读和学习J2EE技术。文档的目的是为了指导读者如何使用J2EE平台进行企业级应用的开发和部署。此外，提到“压缩包子文件的文件名称列表”，这里可能存在一个打字错误，“压缩包子”应为“压缩包”，表明所指的文档被包含在一个压缩文件中。 由于文件的详细内容没有被提供，我们无法进一步深入分析其具体内容，但可以合理推断该指南会围绕以下核心概念： - **多层架构**：J2EE通常采用多层架构，常见的分为表示层、业务逻辑层和数据持久层。 - **组件模型**：J2EE平台定义了多种组件，包括EJB、Web组件（Servlet和JSP）等，每个组件都在特定的容器中运行，容器负责其生命周期管理。 - **服务和APIs**：J2EE定义了丰富的服务和APIs，如JNDI、JTA、JMS等，以支持复杂的业务需求。 - **安全性**：J2EE平台也提供了一套安全性机制，包括认证、授权、加密等。 - **分布式计算**：J2EE支持分布式应用开发，允许不同的组件分散在不同的物理服务器上运行，同时通过网络通信。 - **可伸缩性**：为了适应不同规模的应用需求，J2EE平台支持应用的水平和垂直伸缩。 总的来说，这份《J2EE中文版指南》可能是一份对J2EE平台进行全面介绍的参考资料，尤其适合希望深入学习Java企业级开发的程序员。通过详细阅读这份指南，开发者可以更好地掌握J2EE的核心概念、组件和服务，并学会如何在实际项目中运用这些技术构建稳定、可扩展的企业级应用。