Test

当训练完的时候，会保存很多代的训练参数，后边做测试会把参数加载进行提取特征操作。加了一个循环，这样不用一个一个自己动手操作了，只需要把你想要的代数填进去就OK 了，

if __name__ == '__main__':####################################################################### Load Collected data Trained modelprint('-------test-----------')#model_structure = My_model(751)model_structure = resnet50_rga()#model_structure = nn.DataParallel(model_structure)#######list = [194,192,190,189,179,169,159,149,139,129]# 根据列表的代数参数，生成对应参数的特征。方便做测试。for epoch_i in list:model = load_network(model_structure,epoch_i)#model.load_state_dict({k.replace('module.', ''): v for k, v in torch.load(save_path).items()})# Change to test modemodel = model.eval()if use_gpu:model = model.cuda()# Extract featurecudnn.benchmark=Truegallery_feature = extract_feature(model, dataloaders['gallery'])query_feature = extract_feature(model, dataloaders['query'])# Save to Matlab for checkresult = {'gallery_f': gallery_feature.numpy(), 'gallery_label': gallery_label, 'gallery_cam': gallery_cam,'query_f': query_feature.numpy(), 'query_label': query_label, 'query_cam': query_cam}#scipy.io.savemat('pytorch_result_my_net7_duke2.mat', result)#scipy.io.savemat('pytorch_result_my_net7_duke.mat', result)scipy.io.savemat('pytorch_result_%s_%s.mat'%(name,epoch_i), result)#opt.which_epochprint('第%s代的参数对应的特征已经生成，注意查收^-^^_^^-^^_^'%epoch_i)print('Finished test for all epoch in list.......')

evaluate——GPU

测试完了之后就生成了对应epoch参数的gallery和query特征。需要分别做一个评估，看看效果。
改进：也是加了一个循环，只需要把test里list列表复制过来即可，既可以连续做出评估并且保存。
操作说明：1.list列表复制粘贴过来。 2.name记得和test一样。

if __name__ == '__main__':list = [198,196,194,192,190,189,179,169,159,149,139,129]for epoch_i in list:mat_name = 'pytorch_result_My_mode_%s.mat'%epoch_iresult = scipy.io.loadmat(mat_name)##################################query_feature = torch.FloatTensor(result['query_f'])query_cam = result['query_cam'][0]query_label = result['query_label'][0]gallery_feature = torch.FloatTensor(result['gallery_f'])gallery_cam = result['gallery_cam'][0]gallery_label = result['gallery_label'][0]multi = os.path.isfile('multi_query.mat')if multi:m_result = scipy.io.loadmat('multi_query.mat')mquery_feature = torch.FloatTensor(m_result['mquery_f'])mquery_cam = m_result['mquery_cam'][0]mquery_label = m_result['mquery_label'][0]mquery_feature = mquery_feature.cuda()query_feature = query_feature.cuda()gallery_feature = gallery_feature.cuda()print(query_feature.shape)CMC = torch.IntTensor(len(gallery_label)).zero_()ap = 0.0#print(query_label)for i in range(len(query_label)):ap_tmp, CMC_tmp = evaluate(query_feature[i],query_label[i],query_cam[i],gallery_feature,gallery_label,gallery_cam)if CMC_tmp[0]==-1:continueCMC = CMC + CMC_tmpap += ap_tmp#print(i, CMC_tmp[0])CMC = CMC.float()CMC = CMC/len(query_label) #average CMCprint('Rank@1:%f Rank@5:%f Rank@10:%f mAP:%f'%(CMC[0],CMC[4],CMC[9],ap/len(query_label)))name = 'My_mode'# 在日志文件中记录精度#with open('./model/%s/%s.txt' %(name,name+'_`223'),'a') as acc_file:with open('./model/%s/%s.txt' %(name,name+'_resnet+cross'),'a') as acc_file:acc_file.write('%s, Rank@1: %f, Rank@5: %f, Rank@10: %f,\nmAP:%f\n' % (mat_name, CMC[0], CMC[4], CMC[9], ap/len(query_label)))print('Finished evaluate for %s epoch '%epoch_i)print('Finished evaluate for all epoch in the list....')'''

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