test.ipynb

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 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "id": "6a7e34d1",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import torch\n",
    "import numpy as np\n",
    "from torch.utils.data import Dataset, DataLoader\n",
    "from torch.autograd import Variable\n",
    "import time\n",
    "import datetime\n",
    "import sys\n",
    "import auto_encoders \n",
    "import os,cv2\n",
    "os.environ[\"CUDA_VISIBLE_DEVICES\"] = \"1\"\n",
    "torch.backends.cudnn.benchmark = True\n",
    "mode='test'"
   ]
  },
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   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "id": "51ff90cf",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "(15324,)\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import numpy as np\n",
    "train_label_loadpath='/mnt/sda/sunche/datasets/Anomaly/Avenue/avenue_gts.txt'\n",
    "\n",
    "gts=np.loadtxt(train_label_loadpath)\n",
    "print(gts.shape)"
   ]
  },
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   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "id": "327f4b3a",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def Gaussian(X,sigma=0.01,mean=0):\n",
    "    # Salt and pepper noise\n",
    "    # X=X+video_mean\n",
    "    X=X+sigma*np.random.randn(X.shape[0],X.shape[1],X.shape[2])+mean\n",
    "    # X=X-video_mean\n",
    "    return X\n",
    "\n",
    "if mode=='test':\n",
    "    train_data_loadpath='/mnt/sda/sunche/datasets/Anomaly/Avenue/test/'\n",
    "    train_label_loadpath='/mnt/sda/sunche/datasets/Anomaly/Avenue/avenue_gts.txt'\n",
    "if mode=='train':\n",
    "    train_data_loadpath='/mnt/sda/sunche/datasets/Anomaly/Avenue/train/'\n",
    "    train_label_loadpath='/mnt/sda/sunche/datasets/Anomaly/Avenue/avenue_gts.txt'\n",
    "root='/mnt/sda/sunche/datasets/Anomaly/Avenue/'\n",
    "class MyDataset(Dataset):\n",
    "    def __init__(self, train_data_loadpath,transform=None, target_transform=None,):\n",
    "        self.path=train_data_loadpath\n",
    "        self.files=os.listdir(train_data_loadpath)\n",
    "        self.inds=range(len(self.files))\n",
    "        self.gts=np.loadtxt(train_label_loadpath).astype(np.float32)\n",
    "    def __getitem__(self, index):\n",
    "        img_path=os.path.join(self.path,str(self.inds[index]+1)+'.jpg')\n",
    "        img = cv2.resize(cv2.imread(img_path),(224,224))\n",
    "        img_npy=np.array(img).astype(np.float32)/255.0\n",
    "        \n",
    "        img_npy = Gaussian(img_npy)\n",
    "        img_npy = np.reshape(img_npy,[224,224,3])\n",
    "        img_npy = np.transpose(img_npy,[2,0,1])\n",
    "        if mode=='train':\n",
    "            label=img_npy.copy()\n",
    "        if mode=='test':\n",
    "            label=np.array(self.gts[index])\n",
    "        img_npy=torch.from_numpy(img_npy).float()\n",
    "        label=torch.from_numpy(label)\n",
    "\n",
    "        return img_npy,label\n",
    "\n",
    "    def __len__(self):\n",
    "        return len(self.files)\n",
    "train_data=MyDataset(train_data_loadpath)  \n",
    "test_data=MyDataset(train_data_loadpath)\n",
    "test_loader = DataLoader(dataset=test_data, batch_size=4,num_workers=4)  "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "id": "f8b73c80",
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   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "epoch 1\n",
      "0\n",
      "1\n",
      "2\n",
      "3\n",
      "4\n",
      "5\n",
      "6\n",
      "7\n",
      "8\n",
      "9\n",
      "10\n",
      "11\n",
      "12\n",
      "13\n",
      "14\n",
      "15\n",
      "16\n",
      "17\n",
      "18\n",
      "19\n",
      "20\n",
      "21\n",
      "22\n",
      "23\n",
      "24\n",
      "25\n",
      "26\n",
      "27\n",
      "28\n",
      "29\n",
      "30\n",
      "31\n",
      "32\n",
      "33\n",
      "34\n",
      "35\n",
      "36\n",
      "37\n",
      "38\n",
      "39\n",
      "40\n",
      "41\n",
      "42\n",
      "43\n",
      "44\n",
      "45\n",
      "46\n",
      "47\n",
      "48\n",
      "49\n",
      "50\n",
      "51\n",
      "52\n",
      "53\n",
      "54\n",
      "55\n",
      "56\n",
      "57\n",
      "58\n",
      "59\n",
      "60\n",
      "61\n",
      "62\n",
      "63\n",
      "64\n",
      "65\n",
      "66\n",
      "67\n",
      "68\n",
      "69\n",
      "70\n",
      "71\n",
      "72\n",
      "73\n",
      "74\n",
      "75\n",
      "76\n",
      "77\n",
      "78\n",
      "79\n",
      "80\n",
      "81\n",
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      "85\n",
      "86\n",
      "87\n",
      "88\n",
      "89\n",
      "90\n",
      "91\n",
      "92\n",
      "93\n",
      "94\n",
      "95\n",
      "96\n",
      "97\n",
      "98\n",
      "99\n",
      "100\n",
      "101\n",
      "102\n",
      "103\n",
      "104\n",
      "105\n",
      "106\n",
      "107\n",
      "108\n",
      "109\n",
      "110\n",
      "111\n",
      "112\n",
      "113\n",
      "114\n",
      "115\n",
      "116\n",
      "117\n",
      "118\n",
      "119\n",
      "120\n",
      "121\n",
      "122\n",
      "123\n",
      "124\n",
      "125\n",
      "126\n",
      "127\n",
      "128\n",
      "129\n",
      "130\n",
      "131\n",
      "132\n",
      "133\n",
      "134\n",
      "135\n",
      "136\n",
      "137\n",
      "138\n",
      "139\n",
      "140\n",
      "141\n",
      "142\n",
      "143\n",
      "144\n",
      "145\n",
      "146\n",
      "147\n",
      "148\n",
      "149\n",
      "150\n",
      "151\n",
      "152\n",
      "153\n",
      "154\n",
      "155\n",
      "156\n",
      "157\n",
      "158\n",
      "159\n",
      "160\n",
      "161\n",
      "162\n",
      "163\n",
      "164\n",
      "165\n",
      "166\n",
      "167\n",
      "168\n",
      "169\n",
      "170\n",
      "171\n",
      "172\n",
      "173\n",
      "174\n",
      "175\n",
      "176\n",
      "177\n",
      "178\n",
      "179\n",
      "180\n",
      "181\n",
      "182\n",
      "183\n",
      "184\n",
      "185\n",
      "186\n",
      "187\n",
      "188\n",
      "189\n",
      "190\n",
      "191\n",
      "192\n",
      "193\n",
      "194\n",
      "195\n",
      "196\n",
      "197\n",
      "198\n",
      "199\n",
      "200\n",
      "201\n",
      "202\n",
      "203\n",
      "204\n",
      "205\n",
      "206\n",
      "207\n",
      "208\n",
      "209\n",
      "210\n",
      "211\n",
      "212\n",
      "213\n",
      "214\n",
      "215\n",
      "216\n",
      "217\n",
      "218\n",
      "219\n",
      "220\n",
      "221\n",
      "222\n",
      "223\n",
      "224\n",
      "225\n",
      "226\n",
      "227\n",
      "228\n",
      "229\n",
      "230\n",
      "231\n",
      "232\n",
      "233\n",
      "234\n",
      "235\n",
      "236\n",
      "237\n",
      "238\n",
      "239\n",
      "240\n",
      "241\n",
      "242\n",
      "243\n",
      "244\n",
      "245\n",
      "246\n",
      "247\n",
      "248\n",
      "249\n",
      "250\n",
      "251\n",
      "252\n",
      "253\n",
      "254\n",
      "255\n",
      "256\n",
      "257\n",
      "258\n",
      "259\n",
      "260\n",
      "261\n",
      "262\n",
      "263\n",
      "264\n",
      "265\n",
      "266\n",
      "267\n",
      "268\n",
      "269\n",
      "270\n",
      "271\n",
      "272\n",
      "273\n",
      "274\n",
      "275\n",
      "276\n",
      "277\n",
      "278\n",
      "279\n",
      "280\n",
      "281\n",
      "282\n",
      "283\n",
      "284\n",
      "285\n",
      "286\n",
      "287\n",
      "288\n",
      "289\n",
      "290\n",
      "291\n",
      "292\n",
      "293\n",
      "294\n",
      "295\n",
      "296\n",
      "297\n",
      "298\n",
      "299\n",
      "300\n",
      "301\n",
      "302\n",
      "303\n",
      "304\n",
      "305\n",
      "306\n",
      "307\n",
      "308\n",
      "309\n",
      "310\n",
      "311\n",
      "312\n",
      "313\n",
      "314\n",
      "315\n",
      "316\n",
      "317\n",
      "318\n",
      "319\n",
      "320\n",
      "321\n",
      "322\n",
      "323\n",
      "324\n",
      "325\n",
      "326\n",
      "327\n",
      "328\n",
      "329\n",
      "330\n",
      "331\n",
      "332\n",
      "333\n",
      "334\n",
      "335\n",
      "336\n",
      "337\n",
      "338\n",
      "339\n",
      "340\n",
      "341\n",
      "342\n",
      "343\n",
      "344\n",
      "345\n",
      "346\n",
      "347\n",
      "348\n",
      "349\n",
      "350\n",
      "351\n",
      "352\n",
      "353\n",
      "354\n",
      "355\n",
      "356\n",
      "357\n",
      "358\n",
      "359\n",
      "360\n",
      "361\n",
      "362\n",
      "363\n",
      "364\n",
      "365\n",
      "366\n",
      "367\n",
      "368\n",
      "369\n",
      "370\n",
      "371\n",
      "372\n",
      "373\n",
      "374\n",
      "375\n",
      "376\n",
      "377\n",
      "378\n",
      "379\n",
      "380\n",
      "381\n",
      "382\n",
      "383\n",
      "384\n",
      "385\n",
      "386\n",
      "387\n",
      "388\n",
      "389\n",
      "390\n",
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      "1450.687432050705\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "\n",
    "model = auto_encoders.AE_2D_Net_3layers_3()\n",
    "model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=range(torch.cuda.device_count()))\n",
    "model.cuda()\n",
    "\n",
    "num=0\n",
    "epoch_=9\n",
    "batch=4\n",
    "dur_t=0.\n",
    "state = torch.load('./savepath_lstm_Net_6/model'+str(epoch_+1)+'.pkl')['model_state']\n",
    "model.load_state_dict(state)\n",
    "model.eval()\n",
    "total_loss=np.zeros((0,))\n",
    "total_label=np.zeros((0,))\n",
    "start=time.time()\n",
    "record_feats=np.zeros((0,8,53,53))\n",
    "for epoch_ in range(1):\n",
    "  with torch.no_grad():\n",
    "    print('epoch {}'.format(epoch_ + 1))\n",
    "    # training-----------------------------\n",
    "    train_loss = 0.\n",
    "    count=0.\n",
    "    total_corr=0.\n",
    "    for i,(batch_x, batch_y) in enumerate(test_loader):\n",
    "        print(i)\n",
    "        batch_x = Variable(batch_x.cuda())\n",
    "        out,enc_feats= model(batch_x)\n",
    "        enc_feats_npy=enc_feats.data.cpu().numpy()\n",
    "#         print(torch.sum((batch_x-out.squeeze(1))*(batch_x-out.squeeze(1)), 3).shape)\n",
    "        record_feats=np.concatenate((record_feats,enc_feats_npy),axis=0)\n",
    "        rec_loss= torch.sum(torch.sum(torch.sum((batch_x-out.squeeze(1))*(batch_x-out.squeeze(1)), 3),2),1).squeeze(0).squeeze(0)\n",
    "        write_loss=rec_loss.data.cpu().numpy()\n",
    "        write_gt=batch_y.detach().numpy()\n",
    "        if mode=='test':\n",
    "#             print(np.squeeze(write_loss).shape,np.squeeze(write_gt).shape)\n",
    "            total_loss=np.concatenate((total_loss,np.squeeze(write_loss)),axis=0)\n",
    "            total_label=np.concatenate((total_label,np.squeeze(write_gt)),axis=0)\n",
    "\n",
    "end = time.time()\n",
    "print (end-start)\n",
    "if mode=='test':\n",
    "    np.save(\"total_label.npy\",total_label)\n",
    "    np.save(\"total_loss.npy\",total_loss)\n",
    "    np.savetxt(\"total_label.txt\",total_label)\n",
    "    np.savetxt(\"total_loss.txt\",total_loss)\n",
    "    np.save('record_feats_test.npy',record_feats)\n",
    "if mode=='train':  \n",
    "    np.save('record_feats_train.npy',record_feats)"
   ]
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