如何在测试数据集中随机选择人脸

Posted 2021-03-27

我正在使用pytorch和mtcnn进行人脸识别项目，并且在训练了我的训练数据集之后，现在我想对测试数据集进行预测

这是我训练有素的代码

writer = SummaryWriter()
writer.iteration, writer.interval = 0, 10

resnet.eval()
training.pass_epoch(
   resnet, loss_fn, val_loader,
   batch_metrics=metrics, show_running=True, device=device,
   writer=writer
)

for epoch in range(epochs):
    print('
Epoch {}/{}'.format(epoch + 1, epochs))

    resnet.train()
    training.pass_epoch(
        resnet, loss_fn, train_loader, optimizer, scheduler,
        batch_metrics=metrics, show_running=True, device=device,
        writer=writer
     )

    resnet.eval()
    training.pass_epoch(
       resnet, loss_fn, val_loader,
       batch_metrics=metrics, show_running=True, device=device,
       writer=writer
    )

writer.close()

如何在pytorch中进行预测（从测试数据集中随机选择？）>

我正在使用pytorch和mtcnn进行人脸识别项目，并在训练了我的训练数据集之后，现在我想对此测试数据集进行预测，这是我训练有素的代码编写者= SummaryWriter（）...

答案

我不确定测试数据的格式，但是要从数据集中随机选择一个样本，可以使用模块random.choice中的random。

另一答案

您必须将Dataloader与

shuffle = True