TSM视频测试——中间篇

哈喽，在之前TSM测试的基础上：第一个，第二个

此次将图片的测试完成，仍旧是读取的ffmpeg分割后的图。

DataLoader让我很失望，想到了某个热播网剧【太子，你太让朕失望了】。

我分明是测试的7个视频的图，结果给我出来8个

print(cls_acc)
[ 1.  1.  1.  1. nan  1.  1.  0.]

完全是一脸懵逼的状态，不知道哪里又出幺蛾子。

>>> video_labels
																						   
[140, 127, 173, 99, 166, 126, 151]

>>> video_pred
																						   
[140, 127, 150, 99, 166, 126, 151]

经排查发现是混淆矩阵出错，具体原因是：我这7个视频的标签与预测出来的标签其中有一个不同，既然没有给出全部标签，那么按照默认，则会认定总的标签数为8个，结果也就出现了cm矩阵是(8,8)的情况，详见我之前的博文：手写混淆矩阵

事无巨细，事必躬亲，身体力行，看来还是有点好处的

原程序cm如下：

>>> cf
																						   
array([[1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0.]])

经过寡人修改后的：注意其中有个顺序不同是因为总的标签顺序不同，这一点不必纠结，可见我上面提及的博文。

array([[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1]], dtype=int64)

另外补充：如果电脑端没有gpu，即没有cuda，则安装的torch不能用net.cuda()

请直接改为net即可

如果Dataloader再出毛病，请将里面的参数workers去掉，锁页内存参数也去掉。

 

拜拜。

 

轻轻笑声 在为我送温暖

你为我注入快乐强电

轻轻说声 漫长路快要走过

终于走过明媚晴天

声声欢呼跃起 像红日发放金箭

我伴你往日笑面重现

轻轻叫声 共抬望眼看高空

终于青天优美为你献

 

请来看看我吧。Please Do not Keep me Waiting.

另外有相关问题可以加入QQ群讨论，不设微信群

QQ群：868373192 

语音图像深度-学习群

或者发我邮箱：

[email protected]