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PyTorchは、オープンソースのPython向けの機械学習ライブラリ。Facebookの人工知能研究グループが開発を主導しています。強力なGPUサポートを備えたテンソル計算、テープベースの自動微分による柔軟なニューラルネットワークの記述が可能です。

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解決済

学習済みモデルの精度判定(テストデータ)プログラム

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投稿2020/12/08 05:18

編集2022/01/12 10:58

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
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--

python

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))

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meg_
meg_

2020/12/08 10:45

エラー発生箇所はコードのどこでしょうか?
ken248
ken248

2020/12/09 01:49

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。

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