Flower 客户端需要实现 flwr.client.Client 或 flwr.client.NumPyClient 类。 这里的实现将基于 flwr.client.NumPyClient，我们将其称为 CifarClient。 因为我们使用了 NumPy ，而PyTorch 或 TensorFlow/Keras）都是直接是吃NumPy的互操作，所以使用NumPyClient 比 Client 更容易。完成我们的CifarClient需要实现四个方法...
importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassFlowerNet(nn.Module):def__init__(self):super(FlowerNet,self).__init__()self.fc1=nn.Linear(4,50)# 假设我们有4个特征self.fc2=nn.Linear(50,20)self.fc3=nn.Linear(20,3)# 假设有3个花的类别defforward(self,x):x=F.relu(self.fc1(x)...
weights_fname = 'flower-resnet.pth'torch.save(model.state_dict(), weights_fname) 产生预测 每个机器学习周期的目标是创建一个可被用于对常规数据进行分类的模型。这可以通过几行python代码为最终用户实现模型。 def predict_image(img, model):# Convert to a batch...
可以使用现有的花卉数据集,如Kaggle上的“Flower Dataset”。数据集经过整理后,将图像分成不同的分类文件夹,并进行基本的数据增强处理。 示例代码如下: importosimporttorchvision.transformsastransformsfromtorchvision.datasetsimportImageFolderfromtorch.utils.dataimportDataLoader data_dir='path/to/your/flower_dataset'tran...
cnn_model=FlowerClassifierCNNModel()optimizer=Adam(cnn_model.parameters())loss_fn=nn.CrossEntropyLoss() 使用PyTorch,需要在训练模式下设置模型,然后通过迭代训练数据集,计算优化器的丢失和递增步骤来运行训练。 可以为此编写一个函数 代码语言:javascript ...
image labels = np.array([i for i in zip(image files, flower labels)]) # 将训练集、验证集和测试集分别放在不同的目录下 print("正在进行训练集的复制...") copy_data files(os.path. join(data set path, 'train'), image labels[train set, :] ...
http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz 花总共有五类,分别放在5个文件夹下。大致如下图: 我的路径是d:/flowers/. 数据准备好了,就开始准备Dataset吧,这里直接调用torchvision里面的ImageFolder importtorchimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms, utilsimportmatplotlib.pyplot as plt ...
train_dir = 'flower_data/train'valid_dir = 'flower_data/valid'导入数据集并对数据进行处理# Define your transforms for the training and testing setsdata_transforms = {'train': transforms.Compose([transforms.RandomRotation(30),transforms.RandomResizedCrop(224),...
Root location: ./flower_data/valid StandardTransform Transform: Compose( Resize(size=256, interpolation=PIL.Image.BILINEAR) CenterCrop(size=(224, 224)) ToTensor() Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) )}
image_path = os.path.join(data_root, "data_set", "flower_data") assert os.path.exists(image_path), "{} path does not exist.".format(image_path) train_dataset = datasets.ImageFolder(root=os.path.join(image_path, "train"),