学習済みモデルの精度判定（テストデータ）プログラム

Question

自作の画像を使用して作成した、判定モデルの精度を確かめるプログラムを作りたいと思っています。
自作のモデルは：8038_300.state_dict　です。

困っているのは変数モデルになにを入れたらよいかわからないです。
そもそも自作画像を学習させた際のbase_modelはresnet50だったのでそのようにしていますが、

【エラー内容】
実行すると
model = make_model('se_resnet50', num_classes=2, input_size=(384, 384))で
URLError
<urlopen error [WinError 10060] 接続済みの呼び出し先が一定の時間を過ぎても正しく応答しなかったため、接続できませんでした。または接続済みのホストが応答しなかったため、確立された接続は失敗しました。>
というエラーが出ます。

ご教示いただけると助かります。

もし全く違くても画像の〇×判定モデルの検証プログラムの参考サイト等も教えていただけると助かります。
どうぞよろしくお願い致します。

参考サイト
https://vaaaaaanquish.hatenablog.com/entry/2018/09/15/213253#--predict%E3%81%99%E3%82%8B--

import torch
from cnn_finetune import make_model
# モデル定義
model = make_model('se_resnet50', num_classes=2, input_size=(384, 384))
# パラメータの読み込み
param = torch.load('8038_300.state_dict')
**model = model.load_state_dict(param)**
# 評価モードにする
model = model.eval()


test_set = MyDataSet('TtoBTestFileList_20201124.txt', '/20201124/test/')
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_set, batch_size=32)


from sklearn.metrics import classification_report

pred = []
Y = []
for i, (x,y) in enumerate(test_loader):
    with torch.no_grad():
        output = model(x)
    pred += [int(l.argmax()) for l in output]
    Y += [int(l) for l in y]

print(classification_report(Y, pred))

Comments

[meg_]

エラー発生箇所はコードのどこでしょうか？

[ken248]

返信ありがとうございました。
上記にも追記しましたが、
model = make_model('se_resnet50', num_classes=2, input_size=(384, 384))
でエラーが生じます。
よろしくお願いいたします。

Answer 1

URLError

<urlopen error [WinError 10060] 接続済みの呼び出し先が一定の時間を過ぎても正しく応答しなかったため、接続できませんでした。または接続済みのホストが応答しなかったため、確立された接続は失敗しました。>

pythonコード中からネットに接続出来ていないと思われます。
Proxy使われている場合にはpythonコード内で設定が必要です。

※Proxyがある場合は会社だと思いますので、具体的な方法は管理者に確認するのが良いかと思います。

Comments

[ken248]

ありがとうございます！プロキシの存在を失念してました。
次のエラーは出てますが進みました！