pytorch 入门 （五）案例三：乳腺癌识别识别-VGG16实现

大地之灯2023-10-28 20:04

本文为🔗小白入门Pytorch内部限免文章

在本案例中，我将带大家探索一下深度学习在医学领域的应用--完成乳腺癌识别，乳腺癌是女性最常见的癌症形式，浸润性导管癌 (IDC) 是最常见的乳腺癌形式。准确识别和分类乳腺癌亚型是一项重要的临床任务，利用深度学习方法识别可以有效节省时间并减少错误。 我们的数据集是由多张以 40 倍扫描的乳腺癌 (BCa) 标本的完整载玻片图像组成。

关于环境配置请看我之前缩写博客：https://blog.csdn.net/qq_33489955/article/details/132890434?spm=1001.2014.3001.5501

数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1xkqsqsRRwlBOl5L9t_U0UA?pwd=vgqn

提取码：vgqn

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目录

  • [一、 前期准备](#一、 前期准备)
    • [1. 设置GPU](#1. 设置GPU)
    • [2. 导入数据](#2. 导入数据)
    • [3. 划分数据集](#3. 划分数据集)
  • 二、手动搭建VGG-16模型
      • [1. 搭建模型](#1. 搭建模型)
    • [2. 查看模型详情](#2. 查看模型详情)
  • [三、 训练模型](#三、 训练模型)
    • [1. 编写训练函数](#1. 编写训练函数)
    • [3. 编写测试函数](#3. 编写测试函数)
    • [3. 正式训练](#3. 正式训练)
  • [四、 结果可视化](#四、 结果可视化)
    • [1. Loss与Accuracy图](#1. Loss与Accuracy图)
    • [2. 指定图片进行预测](#2. 指定图片进行预测)
    • [3. 模型评估](#3. 模型评估)

一、 前期准备

python 复制代码 
import torch

print(torch.__version__) # 查看pytorch版本
2.0.1+cu118

​

1. 设置GPU

如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPU

python 复制代码 
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision
from torchvision import transforms, datasets
import os,PIL,pathlib,warnings

warnings.filterwarnings("ignore")             #忽略警告信息

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
device
device(type='cuda')

2. 导入数据

python 复制代码 
import os,PIL,random,pathlib

data_dir = './data/2-data/'
data_dir = pathlib.Path(data_dir)

提问：已经有路径不是直接使用就可以了吗，为什么还要将其转化为路径对象。

回答：当我们使用传统的字符串来表示文件路径时，确实可以工作，但pathlib提供的对象方法对于文件路径的操作更为简洁和直观。

以下是使用pathlib的一些优点：

  1. 跨平台兼容性 ：pathlib自动处理不同操作系统的路径分隔符问题。例如，Windows使用\，而Unix和Mac使用/。使用pathlib，你不需要关心这些细节。
  2. 链式操作 ：你可以方便地使用链式方法来处理路径。例如，path.parent返回父目录，path.stem返回文件的基本名称（不带扩展名）等。
  3. 读写简便 ：pathlib.Path对象有read_text(), write_text(), read_bytes(), 和write_bytes()等方法，可以直接读写文件，而无需再使用open函数。
  4. 创建和删除目录 ：使用pathlib, 你可以很容易地创建 (mkdir()) 或删除 (rmdir()) 目录。

以下是一个简单的例子来比较两者：

使用传统的os模块：

python 复制代码 
import os  
file_path = os.path.join("folder1", "folder2", "myfile.txt")

使用pathlib：

python 复制代码 
from pathlib import Path  
file_path = Path("folder1") / "folder2" / "myfile.txt"

所以，虽然直接使用字符串路径是可以的，但使用pathlib可以使代码更加简洁、可读和跨平台兼容。

python 复制代码 
# 关于transforms.Compose的更多介绍可以参考：https://blog.csdn.net/qq_38251616/article/details/124878863
train_transforms = transforms.Compose([
    transforms.Resize([224, 224]),  # 将输入图片resize成统一尺寸
    transforms.ToTensor(),          # 将PIL Image或numpy.ndarray转换为tensor，并归一化到[0,1]之间
    transforms.Normalize(           # 标准化处理-->转换为标准正太分布（高斯分布），使模型更容易收敛
        mean=[0.485, 0.456, 0.406], 
        std=[0.229, 0.224, 0.225])  # 其中 mean=[0.485,0.456,0.406]与std=[0.229,0.224,0.225] 从数据集中随机抽样计算得到的。
])

test_transforms = transforms.Compose([
    transforms.Resize([224, 224]),  # 将输入图片resize成统一尺寸
    transforms.ToTensor(),          # 将PIL Image或numpy.ndarray转换为tensor，并归一化到[0,1]之间
    transforms.Normalize(           # 标准化处理-->转换为标准正太分布（高斯分布），使模型更容易收敛
        mean=[0.485, 0.456, 0.406], 
        std=[0.229, 0.224, 0.225])  # 其中 mean=[0.485,0.456,0.406]与std=[0.229,0.224,0.225] 从数据集中随机抽样计算得到的。
])

total_data = datasets.ImageFolder(data_dir, transform=train_transforms)
total_data
Dataset ImageFolder
    Number of datapoints: 13403
    Root location: data\2-data
    StandardTransform
Transform: Compose(
               Resize(size=[224, 224], interpolation=bilinear, max_size=None, antialias=warn)
               ToTensor()
               Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
           )
python 复制代码 
total_data.class_to_idx
{'0': 0, '1': 1}

3. 划分数据集

python 复制代码 
train_size = int(0.8 * len(total_data))
test_size  = len(total_data) - train_size
train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(total_data, [train_size, test_size])
train_dataset, test_dataset
(<torch.utils.data.dataset.Subset at 0x14191aec850>,
 <torch.utils.data.dataset.Subset at 0x141c3e693d0>)
python 复制代码 
batch_size = 32

train_dl = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset,
                                           batch_size=batch_size,
                                           shuffle=True,
                                           num_workers=8)
test_dl = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset,
                                          batch_size=batch_size,
                                          shuffle=True,
                                          num_workers=8)
python 复制代码 
for X, y in test_dl:
    print("Shape of X [N, C, H, W]: ", X.shape)
    print("Shape of y: ", y.shape, y.dtype)
    break
Shape of X [N, C, H, W]:  torch.Size([32, 3, 224, 224])
Shape of y:  torch.Size([32]) torch.int64

提问：为什么结果只输出一次，是因为测试数据集只有一个批次，即32张图片吗

回答：不，结果只输出一次是因为您的代码中包含了一个 break 语句。这个 break 会在第一次迭代后立即退出 for 循环，因此您只看到了第一个批次的输出。

如果您想确认 test_dl 中有多少批次，您可以尝试以下代码：

python 复制代码 
num_batches = len(test_dl)  
print("Number of batches in test_dl:", num_batches)

这将告诉您 test_dl 中有多少个批次。如果这个数字是1，那么确实只有32张图片。但是，如果这个数字大于1，那么 test_dl 会包含更多的图片。每个批次都有32张图片（除了可能的最后一个批次，它可能包含少于32张图片，取决于数据集的总数）。

二、手动搭建VGG-16模型

VGG-16结构说明：

  • 13个卷积层（Convolutional Layer），分别用blockX_convX表示;
  • 3个全连接层（Fully connected Layer），用classifier表示;
  • 5个池化层（Pool layer）。

VGG-16包含了16个隐藏层（13个卷积层和3个全连接层），故称为VGG-16

1. 搭建模型

python 复制代码 
import torch.nn.functional as F

class vgg16(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(vgg16, self).__init__()
        # 卷积块1
        self.block1 = nn.Sequential(  # # 这定义了一个名为block1的属性。nn.Sequential是一个容器，它按照它们被添加到容器中的顺序执行其中的层或操作。
            nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)), # 这添加了一个2D卷积层。它接受3个通道的输入（例如RGB图像），并产生64个通道的输出。它使用3x3的卷积核，步长为1，和1的填充。
            nn.ReLU(), # 这添加了一个ReLU激活函数。它将所有的负值变为0，其他值保持不变。
            nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),  # 这是另一个2D卷积层。它接受上一个卷积层的64个通道的输出，并产生64个通道的输出。
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2)) # # 这添加了一个2D最大池化层。它使用2x2的窗口和2的步长来减少每个通道的尺寸的一半。
        )
        # 卷积块2
        self.block2 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2))
        )
        # 卷积块3
        self.block3 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2))
        )
        # 卷积块4
        self.block4 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2))
        )
        # 卷积块5
        self.block5 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2))
        )
        
        # 全连接网络层，用于分类
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Linear(in_features=512*7*7, out_features=4096),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(in_features=4096, out_features=4096),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(in_features=4096, out_features=2)
        )

    def forward(self, x):

        x = self.block1(x)
        x = self.block2(x)
        x = self.block3(x)
        x = self.block4(x)
        x = self.block5(x)
        x = torch.flatten(x, start_dim=1)
        x = self.classifier(x)

        return x

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
print("Using {} device".format(device))
    
model = vgg16().to(device)
model
Using cuda device

​

vgg16(
  (block1): Sequential(
    (0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (1): ReLU()
    (2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (3): ReLU()
    (4): MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2), padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  )
  (block2): Sequential(
    (0): Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (1): ReLU()
    (2): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (3): ReLU()
    (4): MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2), padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  )
  (block3): Sequential(
    (0): Conv2d(128, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (1): ReLU()
    (2): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (3): ReLU()
    (4): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (5): ReLU()
    (6): MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2), padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  )
  (block4): Sequential(
    (0): Conv2d(256, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (1): ReLU()
    (2): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (3): ReLU()
    (4): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (5): ReLU()
    (6): MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2), padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  )
  (block5): Sequential(
    (0): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (1): ReLU()
    (2): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (3): ReLU()
    (4): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (5): ReLU()
    (6): MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2), padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  )
  (classifier): Sequential(
    (0): Linear(in_features=25088, out_features=4096, bias=True)
    (1): ReLU()
    (2): Linear(in_features=4096, out_features=4096, bias=True)
    (3): ReLU()
    (4): Linear(in_features=4096, out_features=2, bias=True)
  )
)

2. 查看模型详情

python 复制代码 
!pip install torchsummary
Defaulting to user installation because normal site-packages is not writeable
Requirement already satisfied: torchsummary in c:\users\cheng\appdata\roaming\python\python310\site-packages (1.5.1)
python 复制代码 
# 统计模型参数量以及其他指标
import torchsummary as summary
summary.summary(model, (3, 224, 224))
----------------------------------------------------------------
        Layer (type)               Output Shape         Param #
================================================================
            Conv2d-1         [-1, 64, 224, 224]           1,792
              ReLU-2         [-1, 64, 224, 224]               0
            Conv2d-3         [-1, 64, 224, 224]          36,928
              ReLU-4         [-1, 64, 224, 224]               0
         MaxPool2d-5         [-1, 64, 112, 112]               0
            Conv2d-6        [-1, 128, 112, 112]          73,856
              ReLU-7        [-1, 128, 112, 112]               0
            Conv2d-8        [-1, 128, 112, 112]         147,584
              ReLU-9        [-1, 128, 112, 112]               0
        MaxPool2d-10          [-1, 128, 56, 56]               0
           Conv2d-11          [-1, 256, 56, 56]         295,168
             ReLU-12          [-1, 256, 56, 56]               0
           Conv2d-13          [-1, 256, 56, 56]         590,080
             ReLU-14          [-1, 256, 56, 56]               0
           Conv2d-15          [-1, 256, 56, 56]         590,080
             ReLU-16          [-1, 256, 56, 56]               0
        MaxPool2d-17          [-1, 256, 28, 28]               0
           Conv2d-18          [-1, 512, 28, 28]       1,180,160
             ReLU-19          [-1, 512, 28, 28]               0
           Conv2d-20          [-1, 512, 28, 28]       2,359,808
             ReLU-21          [-1, 512, 28, 28]               0
           Conv2d-22          [-1, 512, 28, 28]       2,359,808
             ReLU-23          [-1, 512, 28, 28]               0
        MaxPool2d-24          [-1, 512, 14, 14]               0
           Conv2d-25          [-1, 512, 14, 14]       2,359,808
             ReLU-26          [-1, 512, 14, 14]               0
           Conv2d-27          [-1, 512, 14, 14]       2,359,808
             ReLU-28          [-1, 512, 14, 14]               0
           Conv2d-29          [-1, 512, 14, 14]       2,359,808
             ReLU-30          [-1, 512, 14, 14]               0
        MaxPool2d-31            [-1, 512, 7, 7]               0
           Linear-32                 [-1, 4096]     102,764,544
             ReLU-33                 [-1, 4096]               0
           Linear-34                 [-1, 4096]      16,781,312
             ReLU-35                 [-1, 4096]               0
           Linear-36                    [-1, 2]           8,194
================================================================
Total params: 134,268,738
Trainable params: 134,268,738
Non-trainable params: 0
----------------------------------------------------------------
Input size (MB): 0.57
Forward/backward pass size (MB): 218.52
Params size (MB): 512.19
Estimated Total Size (MB): 731.29
----------------------------------------------------------------

三、 训练模型

1. 编写训练函数

python 复制代码 
# 训练循环
def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer):
    size = len(dataloader.dataset)  # 训练集的大小
    num_batches = len(dataloader)   # 批次数目, (size/batch_size，向上取整)

    train_loss, train_acc = 0, 0  # 初始化训练损失和正确率
    
    for X, y in dataloader:  # 获取图片及其标签
        X, y = X.to(device), y.to(device)
        
        # 计算预测误差
        pred = model(X)          # 网络输出
        loss = loss_fn(pred, y)  # 计算网络输出和真实值之间的差距，targets为真实值，计算二者差值即为损失
        
        # 反向传播
        optimizer.zero_grad()  # grad属性归零
        loss.backward()        # 反向传播
        optimizer.step()       # 每一步自动更新
        
        # 记录acc与loss
        train_acc  += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()
        train_loss += loss.item()
            
    train_acc  /= size
    train_loss /= num_batches

    return train_acc, train_loss

3. 编写测试函数

测试函数和训练函数大致相同，但是由于不进行梯度下降对网络权重进行更新，所以不需要传入优化器

python 复制代码 
def test (dataloader, model, loss_fn):
    size        = len(dataloader.dataset)  # 测试集的大小
    num_batches = len(dataloader)          # 批次数目, (size/batch_size，向上取整)
    test_loss, test_acc = 0, 0
    
    # 当不进行训练时，停止梯度更新，节省计算内存消耗
    with torch.no_grad():
        for imgs, target in dataloader:
            imgs, target = imgs.to(device), target.to(device)
            
            # 计算loss
            target_pred = model(imgs)
            loss        = loss_fn(target_pred, target)
            
            test_loss += loss.item()
            test_acc  += (target_pred.argmax(1) == target).type(torch.float).sum().item()

    test_acc  /= size
    test_loss /= num_batches

    return test_acc, test_loss

3. 正式训练

1. model.train()

model.train()的作用是启用 Batch Normalization 和 Dropout。

如果模型中有BN层(Batch Normalization）和Dropout，需要在训练时添加model.train()。model.train()是保证BN层能够用到每一批数据的均值和方差。对于Dropout，model.train()是随机取一部分网络连接来训练更新参数。

2. model.eval()

model.eval()的作用是不启用 Batch Normalization 和 Dropout。

如果模型中有BN层(Batch Normalization）和Dropout，在测试时添加model.eval()。model.eval()是保证BN层能够用全部训练数据的均值和方差，即测试过程中要保证BN层的均值和方差不变。对于Dropout，model.eval()是利用到了所有网络连接，即不进行随机舍弃神经元。

训练完train样本后，生成的模型model要用来测试样本。在model(test)之前，需要加上model.eval()，否则的话，有输入数据，即使不训练，它也会改变权值。这是model中含有BN层和Dropout所带来的的性质。

python 复制代码 
import copy

optimizer  = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr= 1e-4)
loss_fn    = nn.CrossEntropyLoss() # 创建损失函数

epochs     = 10

train_loss = []
train_acc  = []
test_loss  = []
test_acc   = []

best_acc = 0    # 设置一个最佳准确率，作为最佳模型的判别指标

for epoch in range(epochs):
    
    model.train()
    epoch_train_acc, epoch_train_loss = train(train_dl, model, loss_fn, optimizer)
    
    model.eval()
    epoch_test_acc, epoch_test_loss = test(test_dl, model, loss_fn)
    
    # 保存最佳模型到 best_model
    if epoch_test_acc > best_acc:
        best_acc   = epoch_test_acc
        best_model = copy.deepcopy(model)
    
    train_acc.append(epoch_train_acc)
    train_loss.append(epoch_train_loss)
    test_acc.append(epoch_test_acc)
    test_loss.append(epoch_test_loss)
    
    # 获取当前的学习率
    lr = optimizer.state_dict()['param_groups'][0]['lr']
    
    template = ('Epoch:{:2d}, Train_acc:{:.1f}%, Train_loss:{:.3f}, Test_acc:{:.1f}%, Test_loss:{:.3f}, Lr:{:.2E}')
    print(template.format(epoch+1, epoch_train_acc*100, epoch_train_loss, 
                          epoch_test_acc*100, epoch_test_loss, lr))
    
# 保存最佳模型到文件中
PATH = './best_model.pth'  # 保存的参数文件名
torch.save(model.state_dict(), PATH)

print('Done')
Epoch: 1, Train_acc:76.6%, Train_loss:0.487, Test_acc:82.7%, Test_loss:0.385, Lr:1.00E-04
Epoch: 2, Train_acc:84.9%, Train_loss:0.364, Test_acc:79.9%, Test_loss:0.442, Lr:1.00E-04
Epoch: 3, Train_acc:84.0%, Train_loss:0.376, Test_acc:84.3%, Test_loss:0.349, Lr:1.00E-04
Epoch: 4, Train_acc:85.7%, Train_loss:0.339, Test_acc:86.1%, Test_loss:0.319, Lr:1.00E-04
Epoch: 5, Train_acc:86.3%, Train_loss:0.329, Test_acc:85.5%, Test_loss:0.331, Lr:1.00E-04
Epoch: 6, Train_acc:86.3%, Train_loss:0.324, Test_acc:86.2%, Test_loss:0.315, Lr:1.00E-04
Epoch: 7, Train_acc:86.8%, Train_loss:0.313, Test_acc:87.8%, Test_loss:0.298, Lr:1.00E-04
Epoch: 8, Train_acc:87.3%, Train_loss:0.302, Test_acc:86.3%, Test_loss:0.325, Lr:1.00E-04
Epoch: 9, Train_acc:87.7%, Train_loss:0.297, Test_acc:84.7%, Test_loss:0.363, Lr:1.00E-04
Epoch:10, Train_acc:88.5%, Train_loss:0.282, Test_acc:87.7%, Test_loss:0.295, Lr:1.00E-04
Done

四、 结果可视化

1. Loss与Accuracy图

python 复制代码 
import matplotlib.pyplot as plt
#隐藏警告
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")               #忽略警告信息
plt.rcParams['figure.dpi']         = 100        #分辨率

epochs_range = range(epochs)

plt.figure(figsize=(12, 3))
plt.subplot(1, 2, 1)

plt.plot(epochs_range, train_acc, label='Training Accuracy')
plt.plot(epochs_range, test_acc, label='Test Accuracy')
plt.legend(loc='lower right')
plt.title('Training and Validation Accuracy')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(epochs_range, train_loss, label='Training Loss')
plt.plot(epochs_range, test_loss, label='Test Loss')
plt.legend(loc='upper right')
plt.title('Training and Validation Loss')
plt.show()

​

2. 指定图片进行预测

python 复制代码 
from PIL import Image 

classes = ["正常细胞", "乳腺癌细胞"]

def predict_one_image(image_path, model, transform, classes):
    
    test_img = Image.open(image_path).convert('RGB')
    plt.imshow(test_img)  # 展示预测的图片

    test_img = transform(test_img)
    img = test_img.to(device).unsqueeze(0)
    
    model.eval()
    output = model(img)

    _,pred = torch.max(output,1)
    pred_class = classes[pred]
    print(f'预测结果是：{pred_class}')
python 复制代码 
# 预测训练集中的某张照片
predict_one_image(image_path='./data/2-data/0/8863_idx5_x451_y501_class0.png', 
                  model=model, 
                  transform=train_transforms, 
                  classes=classes)
预测结果是：正常细胞

​

3. 模型评估

python 复制代码 
best_model.eval()
epoch_test_acc, epoch_test_loss = test(test_dl, best_model, loss_fn)
python 复制代码 
epoch_test_acc, epoch_test_loss
(0.8780305856023871, 0.29799242158021244)
python 复制代码 
# 查看是否与我们记录的最高准确率一致
epoch_test_acc
0.8780305856023871
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