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PaddleSeg

PaddlePaddle / PaddleSeg

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Merge branch 'dygraph' of https://github.com/wuyefeilin/PaddleSeg into dygraph

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dygraph/datasets/dataset.py
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......@@ -15,6 +15,8 @@
import os
import paddle.fluid as fluid
import numpy as np
from PIL import Image
class Dataset(fluid.io.Dataset):
......@@ -85,12 +87,18 @@ class Dataset(fluid.io.Dataset):
def __getitem__(self, idx):
image_path, grt_path = self.file_list[idx]
im, im_info, label = self.transforms(im=image_path, label=grt_path)
if self.mode == 'train':
im, im_info, label = self.transforms(im=image_path, label=grt_path)
return im, label
elif self.mode == 'eval':
return im, label
im, im_info, _ = self.transforms(im=image_path)
im = im[np.newaxis, ...]
label = np.asarray(Image.open(grt_path))
label = label[np.newaxis, np.newaxis, :, :]
return im, im_info, label
if self.mode == 'test':
im, im_info, _ = self.transforms(im=image_path)
im = im[np.newaxis, ...]
return im, im_info, image_path
def __len__(self):
......
dygraph/infer.py
浏览文件 @ b709c11e
......@@ -98,19 +98,20 @@ def infer(model, test_dataset=None, model_dir=None, save_dir='output'):
logging.info("Start to predict...")
for im, im_info, im_path in tqdm.tqdm(test_dataset):
im = im[np.newaxis, ...]
im = to_variable(im)
pred, _ = model(im, mode='test')
pred = pred.numpy()
pred = np.squeeze(pred).astype('uint8')
keys = list(im_info.keys())
for k in keys[::-1]:
if k == 'shape_before_resize':
h, w = im_info[k][0], im_info[k][1]
for info in im_info[::-1]:
if info[0] == 'resize':
h, w = info[1][0], info[1][1]
pred = cv2.resize(pred, (w, h), cv2.INTER_NEAREST)
elif k == 'shape_before_padding':
h, w = im_info[k][0], im_info[k][1]
elif info[0] == 'padding':
h, w = info[1][0], info[1][1]
pred = pred[0:h, 0:w]
else:
raise Exception("Unexpected info '{}' in im_info".format(
info[0]))
im_file = im_path.replace(test_dataset.data_dir, '')
if im_file[0] == '/':
......
dygraph/train.py
浏览文件 @ b709c11e
......@@ -230,10 +230,8 @@ def train(model,
mean_iou, mean_acc = evaluate(
model,
eval_dataset,
places=places,
model_dir=current_save_dir,
num_classes=num_classes,
batch_size=batch_size,
ignore_index=ignore_index,
epoch_id=epoch + 1)
if mean_iou > best_mean_iou:
......
dygraph/transforms/transforms.py
浏览文件 @ b709c11e
......@@ -13,28 +13,17 @@
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
from .functional import *
import random
from collections import OrderedDict
import numpy as np
from PIL import Image
import cv2
from collections import OrderedDict
class Compose:
"""根据数据预处理/增强算子对输入数据进行操作。
所有操作的输入图像流形状均是[H, W, C]，其中H为图像高，W为图像宽，C为图像通道数。
Args:
transforms (list): 数据预处理/增强算子。
to_rgb (bool): 是否转化为rgb通道格式
Raises:
TypeError: transforms不是list对象
ValueError: transforms元素个数小于1。
from .functional import *
"""
class Compose:
def __init__(self, transforms, to_rgb=True):
if not isinstance(transforms, list):
raise TypeError('The transforms must be a list!')
......@@ -45,20 +34,8 @@ class Compose:
self.to_rgb = to_rgb
def __call__(self, im, im_info=None, label=None):
"""
Args:
im (str/np.ndarray): 图像路径/图像np.ndarray数据。
im_info (dict): 存储与图像相关的信息，dict中的字段如下：
- shape_before_resize (tuple): 图像resize之前的大小（h, w）。
- shape_before_padding (tuple): 图像padding之前的大小（h, w）。
label (str/np.ndarray): 标注图像路径/标注图像np.ndarray数据。
Returns:
tuple: 根据网络所需字段所组成的tuple；字段由transforms中的最后一个数据预处理操作决定。
"""
if im_info is None:
im_info = dict()
im_info = list()
if isinstance(im, str):
im = cv2.imread(im).astype('float32')
if isinstance(label, str):
......@@ -82,28 +59,10 @@ class Compose:
class RandomHorizontalFlip:
"""以一定的概率对图像进行水平翻转。当存在标注图像时，则同步进行翻转。
Args:
prob (float): 随机水平翻转的概率。默认值为0.5。
"""
def __init__(self, prob=0.5):
self.prob = prob
def __call__(self, im, im_info=None, label=None):
"""
Args:
im (np.ndarray): 图像np.ndarray数据。
im_info (dict): 存储与图像相关的信息。
label (np.ndarray): 标注图像np.ndarray数据。
Returns:
tuple: 当label为空时，返回的tuple为(im, im_info)，分别对应图像np.ndarray数据、存储与图像相关信息的字典；
当label不为空时，返回的tuple为(im, im_info, label)，分别对应图像np.ndarray数据、
存储与图像相关信息的字典和标注图像np.ndarray数据。
"""
if random.random() < self.prob:
im = horizontal_flip(im)
if label is not None:
......@@ -115,27 +74,10 @@ class RandomHorizontalFlip:
class RandomVerticalFlip:
"""以一定的概率对图像进行垂直翻转。当存在标注图像时，则同步进行翻转。
Args:
prob (float): 随机垂直翻转的概率。默认值为0.1。
"""
def __init__(self, prob=0.1):
self.prob = prob
def __call__(self, im, im_info=None, label=None):
"""
Args:
im (np.ndarray): 图像np.ndarray数据。
im_info (dict): 存储与图像相关的信息。
label (np.ndarray): 标注图像np.ndarray数据。
Returns:
tuple: 当label为空时，返回的tuple为(im, im_info)，分别对应图像np.ndarray数据、存储与图像相关信息的字典；
当label不为空时，返回的tuple为(im, im_info, label)，分别对应图像np.ndarray数据、
存储与图像相关信息的字典和标注图像np.ndarray数据。
"""
if random.random() < self.prob:
im = vertical_flip(im)
if label is not None:
......@@ -147,25 +89,6 @@ class RandomVerticalFlip:
class Resize:
"""调整图像大小（resize）。
- 当目标大小（target_size）类型为int时，根据插值方式，
将图像resize为[target_size, target_size]。
- 当目标大小（target_size）类型为list或tuple时，根据插值方式，
将图像resize为target_size。
注意：当插值方式为“RANDOM”时，则随机选取一种插值方式进行resize。
Args:
target_size (int/list/tuple): 短边目标长度。默认为608。
interp (str): resize的插值方式，与opencv的插值方式对应，取值范围为
['NEAREST', 'LINEAR', 'CUBIC', 'AREA', 'LANCZOS4', 'RANDOM']。默认为"LINEAR"。
Raises:
TypeError: 形参数据类型不满足需求。
ValueError: 插值方式不在['NEAREST', 'LINEAR', 'CUBIC',
'AREA', 'LANCZOS4', 'RANDOM']中。
"""
# The interpolation mode
interp_dict = {
'NEAREST': cv2.INTER_NEAREST,
......@@ -193,26 +116,9 @@ class Resize:
self.target_size = target_size
def __call__(self, im, im_info=None, label=None):
"""
Args:
im (np.ndarray): 图像np.ndarray数据。
im_info (dict, 可选): 存储与图像相关的信息。
label (np.ndarray): 标注图像np.ndarray数据。
Returns:
tuple: 当label为空时，返回的tuple为(im, im_info)，分别对应图像np.ndarray数据、存储与图像相关信息的字典；
当label不为空时，返回的tuple为(im, im_info, label)，分别对应图像np.ndarray数据、
存储与图像相关信息的字典和标注图像np.ndarray数据。
其中，im_info跟新字段为：
-shape_before_resize (tuple): 保存resize之前图像的形状(h, w）。
Raises:
TypeError: 形参数据类型不满足需求。
ValueError: 数据长度不匹配。
"""
if im_info is None:
im_info = OrderedDict()
im_info['shape_before_resize'] = im.shape[:2]
im_info = list()
im_info.append(('resize', im.shape[:2]))
if not isinstance(im, np.ndarray):
raise TypeError("Resize: image type is not numpy.")
if len(im.shape) != 3:
......@@ -232,33 +138,14 @@ class Resize:
class ResizeByLong:
"""对图像长边resize到固定值，短边按比例进行缩放。当存在标注图像时，则同步进行处理。
Args:
long_size (int): resize后图像的长边大小。
"""
def __init__(self, long_size):
self.long_size = long_size
def __call__(self, im, im_info=None, label=None):
"""
Args:
im (np.ndarray): 图像np.ndarray数据。
im_info (dict): 存储与图像相关的信息。
label (np.ndarray): 标注图像np.ndarray数据。
Returns:
tuple: 当label为空时，返回的tuple为(im, im_info)，分别对应图像np.ndarray数据、存储与图像相关信息的字典；
当label不为空时，返回的tuple为(im, im_info, label)，分别对应图像np.ndarray数据、
存储与图像相关信息的字典和标注图像np.ndarray数据。
其中，im_info新增字段为：
-shape_before_resize (tuple): 保存resize之前图像的形状(h, w）。
"""
if im_info is None:
im_info = OrderedDict()
im_info = list()
im_info['shape_before_resize'] = im.shape[:2]
im_info.append(('resize', im.shape[:2]))
im = resize_long(im, self.long_size)
if label is not None:
label = resize_long(label, self.long_size, cv2.INTER_NEAREST)
......@@ -270,16 +157,6 @@ class ResizeByLong:
class ResizeRangeScaling:
"""对图像长边随机resize到指定范围内，短边按比例进行缩放。当存在标注图像时，则同步进行处理。
Args:
min_value (int): 图像长边resize后的最小值。默认值400。
max_value (int): 图像长边resize后的最大值。默认值600。
Raises:
ValueError: min_value大于max_value
"""
def __init__(self, min_value=400, max_value=600):
if min_value > max_value:
raise ValueError('min_value must be less than max_value, '
......@@ -289,17 +166,6 @@ class ResizeRangeScaling:
self.max_value = max_value
def __call__(self, im, im_info=None, label=None):
"""
Args:
im (np.ndarray): 图像np.ndarray数据。
im_info (dict): 存储与图像相关的信息。
label (np.ndarray): 标注图像np.ndarray数据。
Returns:
tuple: 当label为空时，返回的tuple为(im, im_info)，分别对应图像np.ndarray数据、存储与图像相关信息的字典；
当label不为空时，返回的tuple为(im, im_info, label)，分别对应图像np.ndarray数据、
存储与图像相关信息的字典和标注图像np.ndarray数据。
"""
if self.min_value == self.max_value:
random_size = self.max_value
else:
......@@ -316,18 +182,6 @@ class ResizeRangeScaling:
class ResizeStepScaling:
"""对图像按照某一个比例resize，这个比例以scale_step_size为步长
在[min_scale_factor, max_scale_factor]随机变动。当存在标注图像时，则同步进行处理。
Args:
min_scale_factor（float), resize最小尺度。默认值0.75。
max_scale_factor (float), resize最大尺度。默认值1.25。
scale_step_size (float), resize尺度范围间隔。默认值0.25。
Raises:
ValueError: min_scale_factor大于max_scale_factor
"""
def __init__(self,
min_scale_factor=0.75,
max_scale_factor=1.25,
......@@ -342,17 +196,6 @@ class ResizeStepScaling:
self.scale_step_size = scale_step_size
def __call__(self, im, im_info=None, label=None):
"""
Args:
im (np.ndarray): 图像np.ndarray数据。
im_info (dict): 存储与图像相关的信息。
label (np.ndarray): 标注图像np.ndarray数据。
Returns:
tuple: 当label为空时，返回的tuple为(im, im_info)，分别对应图像np.ndarray数据、存储与图像相关信息的字典；
当label不为空时，返回的tuple为(im, im_info, label)，分别对应图像np.ndarray数据、
存储与图像相关信息的字典和标注图像np.ndarray数据。
"""
if self.min_scale_factor == self.max_scale_factor:
scale_factor = self.min_scale_factor
......@@ -382,18 +225,6 @@ class ResizeStepScaling:
class Normalize:
"""对图像进行标准化。
1.尺度缩放到 [0,1]。
2.对图像进行减均值除以标准差操作。
Args:
mean (list): 图像数据集的均值。默认值[0.5, 0.5, 0.5]。
std (list): 图像数据集的标准差。默认值[0.5, 0.5, 0.5]。
Raises:
ValueError: mean或std不是list对象。std包含0。
"""
def __init__(self, mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5]):
self.mean = mean
self.std = std
......@@ -404,18 +235,6 @@ class Normalize:
raise ValueError('{}: std is invalid!'.format(self))
def __call__(self, im, im_info=None, label=None):
"""
Args:
im (np.ndarray): 图像np.ndarray数据。
im_info (dict): 存储与图像相关的信息。
label (np.ndarray): 标注图像np.ndarray数据。
Returns:
tuple: 当label为空时，返回的tuple为(im, im_info)，分别对应图像np.ndarray数据、存储与图像相关信息的字典；
当label不为空时，返回的tuple为(im, im_info, label)，分别对应图像np.ndarray数据、
存储与图像相关信息的字典和标注图像np.ndarray数据。
"""
mean = np.array(self.mean)[np.newaxis, np.newaxis, :]
std = np.array(self.std)[np.newaxis, np.newaxis, :]
im = normalize(im, mean, std)
......@@ -427,19 +246,6 @@ class Normalize:
class Padding:
"""对图像或标注图像进行padding，padding方向为右和下。
根据提供的值对图像或标注图像进行padding操作。
Args:
target_size (int|list|tuple): padding后图像的大小。
im_padding_value (list): 图像padding的值。默认为[127.5, 127.5, 127.5]。
label_padding_value (int): 标注图像padding的值。默认值为255。
Raises:
TypeError: target_size不是int|list|tuple。
ValueError: target_size为list|tuple时元素个数不等于2。
"""
def __init__(self,
target_size,
im_padding_value=[127.5, 127.5, 127.5],
......@@ -458,25 +264,9 @@ class Padding:
self.label_padding_value = label_padding_value
def __call__(self, im, im_info=None, label=None):
"""
Args:
im (np.ndarray): 图像np.ndarray数据。
im_info (dict): 存储与图像相关的信息。
label (np.ndarray): 标注图像np.ndarray数据。
Returns:
tuple: 当label为空时，返回的tuple为(im, im_info)，分别对应图像np.ndarray数据、存储与图像相关信息的字典；
当label不为空时，返回的tuple为(im, im_info, label)，分别对应图像np.ndarray数据、
存储与图像相关信息的字典和标注图像np.ndarray数据。
其中，im_info新增字段为：
-shape_before_padding (tuple): 保存padding之前图像的形状(h, w）。
Raises:
ValueError: 输入图像im或label的形状大于目标值
"""
if im_info is None:
im_info = OrderedDict()
im_info['shape_before_padding'] = im.shape[:2]
im_info = list()
im_info.append(('padding', im.shape[:2]))
im_height, im_width = im.shape[0], im.shape[1]
if isinstance(self.target_size, int):
......@@ -516,18 +306,6 @@ class Padding:
class RandomPaddingCrop:
"""对图像和标注图进行随机裁剪，当所需要的裁剪尺寸大于原图时，则进行padding操作。
Args:
crop_size (int|list|tuple): 裁剪图像大小。默认为512。
im_padding_value (list): 图像padding的值。默认为[127.5, 127.5, 127.5]。
label_padding_value (int): 标注图像padding的值。默认值为255。
Raises:
TypeError: crop_size不是int/list/tuple。
ValueError: target_size为list/tuple时元素个数不等于2。
"""
def __init__(self,
crop_size=512,
im_padding_value=[127.5, 127.5, 127.5],
......@@ -546,17 +324,6 @@ class RandomPaddingCrop:
self.label_padding_value = label_padding_value
def __call__(self, im, im_info=None, label=None):
"""
Args:
im (np.ndarray): 图像np.ndarray数据。
im_info (dict): 存储与图像相关的信息。
label (np.ndarray): 标注图像np.ndarray数据。
Returns:
tuple: 当label为空时，返回的tuple为(im, im_info)，分别对应图像np.ndarray数据、存储与图像相关信息的字典；
当label不为空时，返回的tuple为(im, im_info, label)，分别对应图像np.ndarray数据、
存储与图像相关信息的字典和标注图像np.ndarray数据。
"""
if isinstance(self.crop_size, int):
crop_width = self.crop_size
crop_height = self.crop_size
......@@ -612,27 +379,10 @@ class RandomPaddingCrop:
class RandomBlur:
"""以一定的概率对图像进行高斯模糊。
Args：
prob (float): 图像模糊概率。默认为0.1。
"""
def __init__(self, prob=0.1):
self.prob = prob
def __call__(self, im, im_info=None, label=None):
"""
Args:
im (np.ndarray): 图像np.ndarray数据。
im_info (dict): 存储与图像相关的信息。
label (np.ndarray): 标注图像np.ndarray数据。
Returns:
tuple: 当label为空时，返回的tuple为(im, im_info)，分别对应图像np.ndarray数据、存储与图像相关信息的字典；
当label不为空时，返回的tuple为(im, im_info, label)，分别对应图像np.ndarray数据、
存储与图像相关信息的字典和标注图像np.ndarray数据。
"""
if self.prob <= 0:
n = 0
elif self.prob >= 1:
......@@ -655,17 +405,6 @@ class RandomBlur:
class RandomRotation:
"""对图像进行随机旋转。
在不超过最大旋转角度的情况下，图像进行随机旋转，当存在标注图像时，同步进行，
并对旋转后的图像和标注图像进行相应的padding。
Args:
max_rotation (float): 最大旋转角度。默认为15度。
im_padding_value (list): 图像padding的值。默认为[127.5, 127.5, 127.5]。
label_padding_value (int): 标注图像padding的值。默认为255。
"""
def __init__(self,
max_rotation=15,
im_padding_value=[127.5, 127.5, 127.5],
......@@ -675,17 +414,6 @@ class RandomRotation:
self.label_padding_value = label_padding_value
def __call__(self, im, im_info=None, label=None):
"""
Args:
im (np.ndarray): 图像np.ndarray数据。
im_info (dict): 存储与图像相关的信息。
label (np.ndarray): 标注图像np.ndarray数据。
Returns:
tuple: 当label为空时，返回的tuple为(im, im_info)，分别对应图像np.ndarray数据、存储与图像相关信息的字典；
当label不为空时，返回的tuple为(im, im_info, label)，分别对应图像np.ndarray数据、
存储与图像相关信息的字典和标注图像np.ndarray数据。
"""
if self.max_rotation > 0:
(h, w) = im.shape[:2]
do_rotation = np.random.uniform(-self.max_rotation,
......@@ -724,30 +452,11 @@ class RandomRotation:
class RandomScaleAspect:
"""裁剪并resize回原始尺寸的图像和标注图像。
按照一定的面积比和宽高比对图像进行裁剪，并reszie回原始图像的图像，当存在标注图时，同步进行。
Args：
min_scale (float)：裁取图像占原始图像的面积比，取值[0，1]，为0时则返回原图。默认为0.5。
aspect_ratio (float): 裁取图像的宽高比范围，非负值，为0时返回原图。默认为0.33。
"""
def __init__(self, min_scale=0.5, aspect_ratio=0.33):
self.min_scale = min_scale
self.aspect_ratio = aspect_ratio
def __call__(self, im, im_info=None, label=None):
"""
Args:
im (np.ndarray): 图像np.ndarray数据。
im_info (dict): 存储与图像相关的信息。
label (np.ndarray): 标注图像np.ndarray数据。
Returns:
tuple: 当label为空时，返回的tuple为(im, im_info)，分别对应图像np.ndarray数据、存储与图像相关信息的字典；
当label不为空时，返回的tuple为(im, im_info, label)，分别对应图像np.ndarray数据、
存储与图像相关信息的字典和标注图像np.ndarray数据。
"""
if self.min_scale != 0 and self.aspect_ratio != 0:
img_height = im.shape[0]
img_width = im.shape[1]
......@@ -784,22 +493,6 @@ class RandomScaleAspect:
class RandomDistort:
"""对图像进行随机失真。
1. 对变换的操作顺序进行随机化操作。
2. 按照1中的顺序以一定的概率对图像进行随机像素内容变换。
Args:
brightness_range (float): 明亮度因子的范围。默认为0.5。
brightness_prob (float): 随机调整明亮度的概率。默认为0.5。
contrast_range (float): 对比度因子的范围。默认为0.5。
contrast_prob (float): 随机调整对比度的概率。默认为0.5。
saturation_range (float): 饱和度因子的范围。默认为0.5。
saturation_prob (float): 随机调整饱和度的概率。默认为0.5。
hue_range (int): 色调因子的范围。默认为18。
hue_prob (float): 随机调整色调的概率。默认为0.5。
"""
def __init__(self,
brightness_range=0.5,
brightness_prob=0.5,
......@@ -819,17 +512,6 @@ class RandomDistort:
self.hue_prob = hue_prob
def __call__(self, im, im_info=None, label=None):
"""
Args:
im (np.ndarray): 图像np.ndarray数据。
im_info (dict): 存储与图像相关的信息。
label (np.ndarray): 标注图像np.ndarray数据。
Returns:
tuple: 当label为空时，返回的tuple为(im, im_info)，分别对应图像np.ndarray数据、存储与图像相关信息的字典；
当label不为空时，返回的tuple为(im, im_info, label)，分别对应图像np.ndarray数据、
存储与图像相关信息的字典和标注图像np.ndarray数据。
"""
brightness_lower = 1 - self.brightness_range
brightness_upper = 1 + self.brightness_range
contrast_lower = 1 - self.contrast_range
......
dygraph/val.py
浏览文件 @ b709c11e
......@@ -16,8 +16,10 @@ import argparse
import os
import math
from paddle.fluid.dygraph.base import to_variable
import numpy as np
import tqdm
import cv2
from paddle.fluid.dygraph.base import to_variable
import paddle.fluid as fluid
from paddle.fluid.dygraph.parallel import ParallelEnv
from paddle.fluid.io import DataLoader
......@@ -61,12 +63,6 @@ def parse_args():
nargs=2,
default=[512, 512],
type=int)
parser.add_argument(
'--batch_size',
dest='batch_size',
help='Mini batch size',
type=int,
default=2)
parser.add_argument(
'--model_dir',
dest='model_dir',
......@@ -79,10 +75,8 @@ def parse_args():
def evaluate(model,
eval_dataset=None,
places=None,
model_dir=None,
num_classes=None,
batch_size=2,
ignore_index=255,
epoch_id=None):
ckpt_path = os.path.join(model_dir, 'model')
......@@ -90,15 +84,7 @@ def evaluate(model,
model.set_dict(para_state_dict)
model.eval()
batch_sampler = BatchSampler(
eval_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, drop_last=False)
loader = DataLoader(
eval_dataset,
batch_sampler=batch_sampler,
places=places,
return_list=True,
)
total_steps = len(batch_sampler)
total_steps = len(eval_dataset)
conf_mat = ConfusionMatrix(num_classes, streaming=True)
logging.info(
......@@ -106,15 +92,26 @@ def evaluate(model,
len(eval_dataset), total_steps))
timer = Timer()
timer.start()
for step, data in enumerate(loader):
images = data[0]
labels = data[1].astype('int64')
pred, _ = model(images, mode='eval')
pred = pred.numpy()
labels = labels.numpy()
mask = labels != ignore_index
conf_mat.calculate(pred=pred, label=labels, ignore=mask)
for step, (im, im_info, label) in enumerate(eval_dataset):
im = to_variable(im)
pred, _ = model(im, mode='eval')
pred = pred.numpy().astype('float32')
pred = np.squeeze(pred)
for info in im_info[::-1]:
if info[0] == 'resize':
h, w = info[1][0], info[1][1]
pred = cv2.resize(pred, (w, h), cv2.INTER_NEAREST)
elif info[0] == 'padding':
h, w = info[1][0], info[1][1]
pred = pred[0:h, 0:w]
else:
raise Exception("Unexpected info '{}' in im_info".format(
info[0]))
pred = pred[np.newaxis, :, :, np.newaxis]
pred = pred.astype('int64')
mask = label != ignore_index
conf_mat.calculate(pred=pred, label=label, ignore=mask)
_, iou = conf_mat.mean_iou()
time_step = timer.elapsed_time()
......@@ -163,10 +160,8 @@ def main(args):
evaluate(
model,
eval_dataset,
places=places,
model_dir=args.model_dir,
num_classes=eval_dataset.num_classes,
batch_size=args.batch_size)
num_classes=eval_dataset.num_classes)
if __name__ == '__main__':
......
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