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使用 crnn 提取图像特征，给出图像好坏的二分类结果，写清楚代码备注，注释清楚向量维度大小，并给出一个可运行的 demo

1、GPT-4o

以下是一个使用 CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）提取图像特征并进行二分类的完整代码示例。我们将使用 PyTorch 框架来实现。代码中会包含详细的注释，解释每一步的操作和向量维度变化。

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1. 安装依赖

首先，确保你已经安装了 PyTorch 和 torchvision。如果没有安装，可以使用以下命令安装：

pip install torch torchvision

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2. 代码实现

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
from torchvision import transforms, datasets
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 设置随机种子，确保结果可复现
torch.manual_seed(42)# 定义一个简单的自定义数据集（用于演示）
class SimpleImageDataset(Dataset):def __init__(self, num_samples=1000, img_size=(32, 32)):self.num_samples = num_samplesself.img_size = img_sizeself.data = []self.labels = []# 生成随机图像数据for _ in range(num_samples):# 随机生成图像（0-1之间的浮点数）img = np.random.rand(*img_size).astype(np.float32)# 随机生成标签（0 或 1）label = np.random.randint(0, 2)self.data.append(img)self.labels.append(label)def __len__(self):return self.num_samplesdef __getitem__(self, idx):# 返回图像和标签img = self.data[idx]label = self.labels[idx]# 将图像转换为 PyTorch 张量，并添加通道维度 (1, H, W)img = torch.tensor(img).unsqueeze(0)  # (1, H, W)label = torch.tensor(label).long()  # 标签为整数return img, label# 定义 CRNN 模型
class CRNN(nn.Module):def __init__(self, input_channels=1, num_classes=2):super(CRNN, self).__init__()# 卷积层self.conv = nn.Sequential(nn.Conv2d(input_channels, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1),  # (B, 16, H, W)nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(2, 2),  # (B, 16, H/2, W/2)nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),  # (B, 32, H/2, W/2)nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(2, 2)  # (B, 32, H/4, W/4))# RNN 层self.rnn_input_size = 32 * (img_size[1] // 4)  # RNN 输入大小 = 通道数 * 宽度self.rnn = nn.LSTM(self.rnn_input_size, 128, batch_first=True, bidirectional=True)  # 双向 LSTM# 全连接层self.fc = nn.Linear(128 * 2, num_classes)  # 双向 LSTM 输出大小为 128 * 2def forward(self, x):# 输入 x 的形状: (B, C, H, W)batch_size = x.size(0)# 卷积层x = self.conv(x)  # (B, 32, H/4, W/4)# 调整形状以适配 RNN 输入x = x.permute(0, 2, 3, 1)  # (B, H/4, W/4, 32)x = x.view(batch_size, -1, self.rnn_input_size)  # (B, H/4, 32 * W/4)# RNN 层x, _ = self.rnn(x)  # (B, H/4, 128 * 2)# 取最后一个时间步的输出x = x[:, -1, :]  # (B, 128 * 2)# 全连接层x = self.fc(x)  # (B, num_classes)return x# 设置超参数
img_size = (32, 32)  # 图像大小
batch_size = 16
num_epochs = 5
learning_rate = 0.001# 创建数据集和数据加载器
dataset = SimpleImageDataset(num_samples=1000, img_size=img_size)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)# 初始化模型、损失函数和优化器
model = CRNN(input_channels=1, num_classes=2)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):model.train()total_loss = 0for images, labels in dataloader:# 前向传播outputs = model(images)loss = criterion(outputs, labels)# 反向传播和优化optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()total_loss += loss.item()print(f"Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {total_loss/len(dataloader):.4f}")# 测试模型
model.eval()
with torch.no_grad():# 从数据集中取一个样本进行测试test_img, test_label = dataset[0]test_img = test_img.unsqueeze(0)  # 添加 batch 维度 (1, 1, H, W)output = model(test_img)predicted_label = torch.argmax(output, dim=1).item()print(f"True Label: {test_label}, Predicted Label: {predicted_label}")# 可视化测试图像plt.imshow(test_img.squeeze(0).squeeze(0), cmap="gray")plt.title(f"Predicted: {predicted_label}, True: {test_label}")plt.show()

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3. 代码说明

1. 数据集:

   • 使用了一个简单的自定义数据集 SimpleImageDataset，生成随机图像和二分类标签。
   • 图像大小为 (32, 32)，标签为 0 或 1。

2. CRNN 模型:

   • 卷积层提取图像的空间特征。
   • RNN 层（LSTM）处理序列特征，输入为卷积层输出的特征序列。
   • 全连接层将 RNN 的输出映射到二分类结果。

3. 训练:

   • 使用交叉熵损失函数 CrossEntropyLoss。
   • 优化器为 Adam。

4. 测试:

   • 从数据集中取一个样本，使用训练好的模型进行预测，并可视化结果。

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4. 运行结果

运行代码后，你会看到训练过程中的损失值，以及测试样本的预测结果和真实标签。测试图像会以灰度图形式显示。

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如果你有任何问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我！ 😊

2、豆包-1.5pro

下面是一个基于PyTorch框架实现的使用CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）进行图像二分类的示例代码。这个示例假设输入图像为正方形且为灰度图。对于彩色图像，可以简单修改卷积层以便处理3通道数据。

1. 引入必要的库

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.datasets import ImageFolder
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.optim as optim
from PIL import Image# 用于图像预处理
transform = transforms.Compose([transforms.Resize((32, 32)),transforms.Grayscale(),transforms.ToTensor(),# 将图像数据标准化到[-1, 1]transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])

2. 定义CRNN模型

class CRNN(nn.Module):def __init__(self):super(CRNN, self).__init__()# 卷积层1，输入通道数1（灰度图），输出通道数16，卷积核大小3x3，步长1，填充1self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)self.relu1 = nn.ReLU()# 最大池化层1，窗口大小2x2，步长2self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)# 卷积层2，输入通道数16，输出通道数32，卷积核大小3x3，步长1，填充1self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)self.relu2 = nn.ReLU()# 最大池化层2，窗口大小2x2，步长2self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)# 展平层，将多维张量展平为一维self.flatten = nn.Flatten()# RNN层，这里使用GRU，输入特征维度32 * 8 * 8 ，隐藏层维度64，1层self.gru = nn.GRU(input_size=32 * 8 * 8, hidden_size=64, num_layers=1, batch_first=True)# 全连接层，将GRU输出的64维向量映射到2维（2个类别）self.fc = nn.Linear(64, 2)def forward(self, x):x = self.pool1(self.relu1(self.conv1(x)))x = self.pool2(self.relu2(self.conv2(x)))x = self.flatten(x)x = x.unsqueeze(1)x, _ = self.gru(x)# 只取GRU最后一个时刻的输出x = x[:, -1, :]x = self.fc(x)return x

3. 定义训练过程

# 创建数据加载器，假设数据按类别存放在data/train目录下
train_dataset = ImageFolder(root='data/train', transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)# 创建模型实例
model = CRNN()# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)# 训练模型
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):running_loss = 0.0correct = 0total = 0for i, data in enumerate(train_loader, 0):inputs, labels = dataoptimizer.zero_grad()outputs = model(inputs)loss = criterion(outputs, labels)loss.backward()optimizer.step()running_loss += loss.item()_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)total += labels.size(0)correct += (predicted == labels).sum().item()print(f'Epoch {epoch + 1}, Loss: {running_loss / len(train_loader)}, 'f'Accuracy: {correct / total * 100}%')

4. 定义预测过程

# 创建测试集数据加载器，假设数据按类别存放在data/test目录下
test_dataset = ImageFolder(root='data/test', transform=transform)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)# 评估模型
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():for data in test_loader:images, labels = dataoutputs = model(images)_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)total += labels.size(0)correct += (predicted == labels).sum().item()print(f'Accuracy of the network on the test images: {correct / total * 100}%')def predict_single_image(image_path, model):img = Image.open(image_path).convert('L')img = transform(img).unsqueeze(0)with torch.no_grad():output = model(img)_, predicted = torch.max(output.data, 1)return predicted.item()

5. 运行预测

# 预测单个图像，这里假设image.jpg是需要预测的图像
predicted_class = predict_single_image('image.jpg', model)
print(f'Predicted class for single image: {predicted_class}')

代码说明

1. 图像预处理：使用transforms.Compose将图像调整大小为32x32，转换为灰度图，然后转换为张量并进行标准化。
2. CRNN模型：
   • 卷积层部分：使用了两个Conv2d层和对应的ReLU激活函数以及MaxPool2d池化层进行特征提取。Conv2d层用于学习图像的局部特征，池化层用于降低数据维度。
   • RNN层部分：将卷积层输出的数据展平后输入到GRU层，学习序列特征（此处将图像数据看成一个序列）。
   • 全连接层：将GRU层的输出映射到2个类别，输出最终的分类结果。
3. 训练过程：
   • 加载训练数据集，使用ImageFolder和DataLoader按批次加载数据。
   • 定义损失函数（CrossEntropyLoss）和优化器（Adam）。
   • 在每个epoch中，前向传播计算损失，反向传播更新模型参数，并打印每个epoch的损失和准确率。
4. 预测过程：
   • 加载测试数据集，对测试集进行评估并打印准确率。
   • predict_single_image函数用于对单个图像进行预测，返回预测的类别。

请确保安装了torch、torchvision和Pillow库，可以使用以下命令安装：

pip install torch torchvision pillow

测试和训练数据集的目录结构应如下：

data/
├── train/
│   ├── good_images/
│   │   ├── image1.jpg
│   │   ├── image2.jpg
│   │   └──...
│   └── bad_images/
│       ├── image3.jpg
│       ├── image4.jpg
│       └──...
└── test/├── good_images/│   ├── image5.jpg│   ├── image6.jpg│   └──...└── bad_images/├── image7.jpg├── image8.jpg└──...

在实际应用中，你可以根据具体的数据集和任务需求调整模型架构、超参数等。

3、Qwen-2.5

好的，下面是一个使用CRNN（卷积循环神经网络）提取图像特征并用于二分类任务的PyTorch示例代码。我们将使用一个简单的CRNN模型来实现这个任务。代码中会包含详细的注释说明每一步的操作和向量维度的变化。

首先，确保你已经安装了必要的库：

pip install torch torchvision

以下是完整的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import transforms, datasets
from torch.utils.data import DataLoader# 定义CRNN模型
class CRNN(nn.Module):def __init__(self, num_classes=2, input_size=1024, hidden_size=512, num_layers=2):super(CRNN, self).__0__init__()self.num_classes = num_classesself.hidden_size = hidden_sizeself.num_layers = num_layers# 卷积层self.conv = nn.Sequential(nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), padding=(1, 1)),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2)),  # (B, 64, H/2, W/2)nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), padding=(1, 1)),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2)),  # (B, 128, H/4, W/4)nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=(3, 3), padding=(1, 1)),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2)),  # (B, 256, H/8, W/8)nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=(3, 3), padding=(1, 1)),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2))   # (B, 512, H/16, W/16))# 计算经过卷积层后的输出尺寸self.fc_input_size = 512 * (32 // 16) * (32 // 16)  # 假设输入图像大小为 (B, 3, 32, 32)# 全连接层self.fc = nn.Linear(self.fc_input_size, input_size)# 循环层self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)# 输出层self.fc_out = nn.Linear(hidden_size, num_classes)def forward(self, x):# 卷积层conv_out = self.conv(x)  # (B, 512, H/16, W/16)batch_size, channels, height, width = conv_out.size()# 展平conv_out = conv_out.view(batch_size, channels * height, width)  # (B, 512*(H/16), W/16)# 全连接层conv_out = conv_out.permute(0, 2, 1)  # (B, W/16, 512*(H/16))fc_out = self.fc(conv_out)  # (B, W/16, input_size)# 循环层out, _ = self.lstm(fc_out)  # (B, W/16, hidden_size)# 取最后一个时间步的输出out = out[:, -1, :]  # (B, hidden_size)# 输出层out = self.fc_out(out)  # (B, num_classes)return out# 数据预处理
transform = transforms.Compose([transforms.Resize((32, 32)),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])# 加载数据集
train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)# 初始化模型、损失函数和优化器
model = CRNN(num_classes=2, input_size=1024, hidden_size=512, num_layers=2)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)# 训练模型
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):model.train()for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):optimizer.zero_grad()outputs = model(images)loss = criterion(outputs, labels)loss.backward()optimizer.step()if (i + 1) % 100 == 0:print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Step [{i+1}/{len(train_loader)}], Loss: {loss.item():.4f}')# 验证模型model.eval()with torch.no_grad():correct = 0total = 0for images, labels in test_loader:outputs = model(images)_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)total += labels.size(0)correct += (predicted == labels).sum().item()print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Accuracy: {100 * correct / total:.2f}%')# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'crnn_model.pth')

代码说明

1. CRNN模型定义：

   • 卷积层：使用四个卷积层，每个卷积层后跟着一个ReLU激活函数和一个最大池化层。
   • 全连接层：将卷积层的输出展平后通过一个全连接层。
   • 循环层：使用LSTM层处理时间序列数据。
   • 输出层：将LSTM的输出通过一个全连接层得到最终的分类结果。

2. 数据预处理：

   • 使用transforms对图像进行标准化和resize操作。

3. 数据加载：

   • 使用datasets.CIFAR10加载CIFAR-10数据集，并创建数据加载器。

4. 训练和验证：

   • 在每个epoch中，先对模型进行训练，然后在测试集上进行验证，计算分类准确率。

5. 保存模型：

   • 训练完成后，保存模型的参数到文件。

希望这个示例对你有帮助！如果有任何问题，欢迎随时提问。

4、deepseek-r1:

以下是一个使用CRNN（卷积递归神经网络）进行图像分类的完整代码示例，包括详细的注释和可运行的demo。代码使用PyTorch框架实现。

1. 环境要求

• Python 3.x
• PyTorch 1.x
• torchvision
• matplotlib（可选，用于可视化）

2. 代码实现

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torchvision import transforms, datasets
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 定义CRNN模型
class CRNN(nn.Module):def __init__(self, num_classes):super(CRNN, self).__init__()# CNN部分self.cnn = nn.Sequential(# 第一层卷积nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),# 输出维度：(32, 224, 224)nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),# 输出维度：(32, 112, 112)# 第二层卷积nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),# 输出维度：(64, 112, 112)nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)# 输出维度：(64, 56, 56))# RNN部分self.rnn = nn.Sequential(# LSTM层nn.LSTM(input_size=64*56, hidden_size=128, num_layers=2, batch_first=True))# 分类器self.fc = nn.Linear(128, num_classes)def forward(self, x):# CNN特征提取x = self.cnn(x)  # 输出维度：(batch_size, 64, 56, 56)# 将CNN输出展平并调整维度以适应RNNbatch_size = x.size(0)x = x.view(batch_size, -1, 64*56)  # 输出维度：(batch_size, 56, 64*56)# RNN处理x, _ = self.rnn(x)  # 输出维度：(batch_size, 56, 128)# 取最后一个时间步的输出x = x[:, -1, :]  # 输出维度：(batch_size, 128)# 分类x = self.fc(x)  # 输出维度：(batch_size, num_classes)return x# 定义数据预处理
transform = transforms.Compose([transforms.Resize((224, 224)),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],std=[0.229, 0.224, 0.225])
])# 自定义数据集（假设数据分为good和bad两类）
class ImageDataset(Dataset):def __init__(self, root_dir, transform=None):self.root_dir = root_dirself.transform = transformself.images = []self.labels = []# 加载good图像good_dir = f"{root_dir}/good"for img_name in os.listdir(good_dir):if img_name.endswith('.jpg'):self.images.append(f"{good_dir}/{img_name}")self.labels.append(0)  # good为0# 加载bad图像bad_dir = f"{root_dir}/bad"for img_name in os.listdir(bad_dir):if img_name.endswith('.jpg'):self.images.append(f"{bad_dir}/{img_name}")self.labels.append(1)  # bad为1def __len__(self):return len(self.images)def __getitem__(self, idx):img_path = self.images[idx]label = self.labels[idx]image = Image.open(img_path).convert('RGB')if self.transform:image = self.transform(image)return image, label# 数据加载
train_dataset = ImageDataset(root_dir="path_to_train_data", transform=transform)
val_dataset = ImageDataset(root_dir="path_to_val_data", transform=transform)
test_dataset = ImageDataset(root_dir="path_to_test_data", transform=transform)train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=4)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=4)# 初始化模型
model = CRNN(num_classes=2)# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)# 训练循环
num_epochs = 10for epoch in range(num_epochs):model.train()running_loss = 0.0for images, labels in train_loader:# 前向传播outputs = model(images)loss = criterion(outputs, labels)# 反向传播和优化optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()running_loss += loss.item()# 打印训练损失print(f"Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {running_loss/len(train_loader)}")# 验证model.eval()val_loss = 0.0val_correct = 0with torch.no_grad():for images, labels in val_loader:outputs = model(images)loss = criterion(outputs, labels)val_loss += loss.item()_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)val_correct += (predicted == labels).sum().item()val_accuracy = val_correct / len(val_dataset)print(f"Validation Loss: {val_loss/len(val_loader)}, Accuracy: {val_accuracy}")# 测试
model.eval()
test_correct = 0
with torch.no_grad():for images, labels in test_loader:outputs = model(images)_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)test_correct += (predicted == labels).sum().item()test_accuracy = test_correct / len(test_dataset)
print(f"Test Accuracy: {test_accuracy}")# 可视化示例
def visualize_example():# 加载测试图像test_images, test_labels = next(iter(test_loader))outputs = model(test_images)_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)plt.figure(figsize=(16, 8))for i in range(4):plt.subplot(2, 4, i+1)img = test_images[i].numpy().transpose(1, 2, 0)img = (img * [0.229, 0.224, 0.225]) + [0.485, 0.456, 0.406]plt.imshow(img)plt.title(f"Predicted: {predicted[i].item()}, Actual: {test_labels[i].item()}")plt.axis('off')plt.show()visualize_example()

3. 代码说明

1. 模型结构

• CNN部分：用于提取图像特征，包含两个卷积层和两个最大池化层。
• RNN部分：使用LSTM处理序列特征，提取时序信息。
• 分类器：全连接层用于最终分类。

2. 数据预处理

• 图像resize到224x224
• 转换为Tensor
• 标准化处理

3. 数据集

• 自定义数据集类ImageDataset，支持自定义数据路径。
• 数据分为good和bad两类，分别对应标签0和1。

4. 训练与验证

• 使用交叉熵损失函数CrossEntropyLoss
• 优化器选择Adam
• 每个epoch进行训练和验证，打印损失和准确率。

5. 测试与可视化

• 在测试集上评估模型性能。
• 随机选择4张测试图像进行可视化，显示预测结果与真实标签。

4. 使用说明

1. 替换path_to_train_data、path_to_val_data和path_to_test_data为实际数据路径。
2. 确保数据目录结构如下：

   train_data/good/img1.jpgimg2.jpg...bad/imgA.jpgimgB.jpg...
   val_data/good/...bad/...
   test_data/good/...bad/...
   

3. 运行代码，训练模型并查看结果。

5. 依赖安装

pip install torch torchvision matplotlib

希望这段代码对您有所帮助！如果需要进一步调整或优化，可以根据具体需求修改网络结构、优化器参数或数据预处理步骤。