Testing regression loss

natanielruiz

2017-09-11 898871a1ca98e6253d7aaaa7a47fac4bfd8f6833

 code/test.py

@@ -27,7 +27,7 @@
          default='', type=str)
    parser.add_argument('--filename_list', dest='filename_list', help='Path to text file containing relative paths for every example.',
          default='', type=str)
    parser.add_argument('--snapshot', dest='snapshot', help='Name of model snapshot.',
    parser.add_argument('--snapshot', dest='snapshot', help='Path of model snapshot.',
          default='', type=str)
    parser.add_argument('--batch_size', dest='batch_size', help='Batch size.',
          default=1, type=int)
@@ -43,7 +43,7 @@

    cudnn.enabled = True
    gpu = args.gpu_id
    snapshot_path = os.path.join('output/snapshots', args.snapshot + '.pkl')
    snapshot_path = args.snapshot

    # ResNet101 with 3 outputs.
    # model = hopenet.Hopenet(torchvision.models.resnet.Bottleneck, [3, 4, 23, 3], 66)
@@ -58,9 +58,6 @@
    model.load_state_dict(saved_state_dict)

    print 'Loading data.'

    # transformations = transforms.Compose([transforms.Scale(224),
    # transforms.RandomCrop(224), transforms.ToTensor()])

    transformations = transforms.Compose([transforms.Scale(224),
    transforms.RandomCrop(224), transforms.ToTensor(),
@@ -101,9 +98,9 @@
        label_roll = labels[:,2].float()

        pre_yaw, pre_pitch, pre_roll, angles = model(images)
        yaw = angles[:,0].cpu().data
        pitch = angles[:,1].cpu().data
        roll = angles[:,2].cpu().data
        yaw = angles[0][:,0].cpu().data
        pitch = angles[0][:,1].cpu().data
        roll = angles[0][:,2].cpu().data

        # Mean absolute error
        yaw_error += torch.sum(torch.abs(yaw - label_yaw) * 3)