diff --git a/src/Unmanned_vehicle_AD_DQN/Test.py b/src/Unmanned_vehicle_AD_DQN/Test.py index 3c3b504f92..d284b8245e 100644 --- a/src/Unmanned_vehicle_AD_DQN/Test.py +++ b/src/Unmanned_vehicle_AD_DQN/Test.py @@ -14,18 +14,25 @@ import glob +def get_script_directory(): + """获取Test.py脚本所在的目录""" + script_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + return script_dir + + def find_model_files(model_dir="models", pattern="*.model"): """ - 自动查找模型文件 + 自动查找模型文件（只在Test.py所在目录及其子目录中查找） """ - # 检查多种可能的目录结构 + script_dir = get_script_directory() + + # 只在Test.py所在目录及其子目录中查找 possible_paths = [ - model_dir, # 当前目录下的models - os.path.join(os.path.dirname(__file__), model_dir), # 脚本同级目录 - os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", model_dir), # 上一级目录 - "../models", # 相对路径 - "./models", # 当前目录 - "models", # 直接models目录 + os.path.join(script_dir, model_dir), # 脚本目录下的models文件夹 + os.path.join(script_dir, "models"), # 脚本目录下的models + os.path.join(script_dir, "saved_models"), # 脚本目录下的saved_models + os.path.join(script_dir, "model"), # 脚本目录下的model + script_dir, # 脚本目录本身（可能模型文件直接放在这里） ] model_files = [] @@ -34,7 +41,11 @@ def find_model_files(model_dir="models", pattern="*.model"): if os.path.exists(path): files = glob.glob(os.path.join(path, pattern)) if files: - print(f"在目录 '{path}' 中找到 {len(files)} 个模型文件") + # 显示相对路径（相对于脚本目录） + rel_path = os.path.relpath(path, script_dir) + if rel_path == ".": + rel_path = "当前目录" + print(f"在目录 '{rel_path}' 中找到 {len(files)} 个模型文件") model_files.extend(files) # 去重 @@ -106,7 +117,11 @@ def select_best_model(model_files, preferred_keywords=None, excluded_keywords=No print("\n找到的模型文件（按优先级排序）:") for i, (path, score, name) in enumerate(scored_models[:5]): # 显示前5个 + # 显示相对路径 + script_dir = get_script_directory() + rel_path = os.path.relpath(path, script_dir) print(f" {i+1}. [{score:3d}分] {name}") + print(f" 路径: {rel_path}") return scored_models[0][0] # 返回最佳模型的路径 @@ -269,6 +284,29 @@ def load_model_with_fallback(model_path): """加载模型，支持多种格式和回退机制""" print(f"尝试加载模型: {model_path}") + # 如果是相对路径，尝试转换为绝对路径（相对于脚本目录） + if not os.path.isabs(model_path): + script_dir = get_script_directory() + model_path = os.path.join(script_dir, model_path) + + if not os.path.exists(model_path): + # 尝试在当前目录下查找 + model_name = os.path.basename(model_path) + script_dir = get_script_directory() + possible_paths = [ + os.path.join(script_dir, model_name), + os.path.join(script_dir, "models", model_name), + os.path.join(script_dir, "saved_models", model_name), + ] + + for path in possible_paths: + if os.path.exists(path): + model_path = path + print(f"找到模型文件: {model_path}") + break + else: + raise FileNotFoundError(f"找不到模型文件: {model_path}") + # 定义自定义层 custom_objects = { 'Add': tf.keras.layers.Add, @@ -383,10 +421,11 @@ def comprehensive_model_evaluation(model_path, num_episodes=5): print(f"总测试时间: {results.get('total_time', 0):.1f}秒") print(f"模型路径: {model_path}") - # 保存评估结果 + # 保存评估结果到脚本所在目录 timestamp = time.strftime("%Y%m%d_%H%M%S") model_name = os.path.basename(model_path).replace('.model', '') - eval_file = f"model_evaluation_{model_name}_{timestamp}.json" + script_dir = get_script_directory() + eval_file = os.path.join(script_dir, f"model_evaluation_{model_name}_{timestamp}.json") # 转换numpy类型为Python原生类型 serializable_results = {} @@ -417,12 +456,17 @@ def interactive_model_selection(model_files): print("❌ 未找到任何模型文件") return None + script_dir = get_script_directory() + print(f"\n找到 {len(model_files)} 个模型文件:") for i, file_path in enumerate(model_files): + # 显示相对路径 + rel_path = os.path.relpath(file_path, script_dir) filename = os.path.basename(file_path) file_size = os.path.getsize(file_path) / (1024 * 1024) # MB mod_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M", time.localtime(os.path.getmtime(file_path))) print(f" {i+1}. {filename} ({file_size:.1f} MB, 修改于: {mod_time})") + print(f" 路径: {rel_path}") while True: try: @@ -431,13 +475,17 @@ def interactive_model_selection(model_files): if choice == "": # 选择最新的模型 selected = model_files[0] + rel_path = os.path.relpath(selected, script_dir) print(f"选择最新的模型: {os.path.basename(selected)}") + print(f"路径: {rel_path}") return selected choice_idx = int(choice) - 1 if 0 <= choice_idx < len(model_files): selected = model_files[choice_idx] + rel_path = os.path.relpath(selected, script_dir) print(f"选择模型: {os.path.basename(selected)}") + print(f"路径: {rel_path}") return selected else: print(f"请输入 1 到 {len(model_files)} 之间的数字") @@ -454,15 +502,19 @@ def main(): print("自动驾驶模型测试系统") print(f"{'='*60}") - # 自动查找模型文件 - print("\n正在搜索模型文件...") + # 显示当前脚本所在目录 + script_dir = get_script_directory() + print(f"脚本所在目录: {script_dir}") + + # 自动查找模型文件（只在脚本目录及其子目录中查找） + print("\n正在搜索模型文件（仅在当前项目目录中）...") model_files = find_model_files() if not model_files: print("❌ 未找到任何模型文件 (.model)") print("请确保:") print(" 1. 已经训练过模型") - print(" 2. 模型文件保存在 'models' 目录中") + print(" 2. 模型文件保存在当前目录或 'models' 子目录中") print(" 3. 模型文件扩展名为 .model") # 尝试搜索其他可能的扩展名 @@ -491,7 +543,11 @@ def quick_test(): """快速测试 - 自动选择最佳模型并运行少量测试""" print("\n正在执行快速测试...") - # 查找模型 + # 显示当前脚本所在目录 + script_dir = get_script_directory() + print(f"脚本所在目录: {script_dir}") + + # 查找模型（只在脚本目录及其子目录中查找） model_files = find_model_files() if not model_files: @@ -505,7 +561,9 @@ def quick_test(): print("❌ 无法选择模型") return + rel_path = os.path.relpath(selected_model, script_dir) print(f"自动选择模型: {os.path.basename(selected_model)}") + print(f"路径: {rel_path}") # 运行1个episode进行快速测试 comprehensive_model_evaluation(selected_model, num_episodes=1) @@ -523,11 +581,32 @@ def quick_test(): if args.model: # 使用指定的模型文件 + script_dir = get_script_directory() + + # 如果指定的是相对路径，转换为绝对路径 + if not os.path.isabs(args.model): + args.model = os.path.join(script_dir, args.model) + if os.path.exists(args.model): print(f"使用指定模型: {args.model}") comprehensive_model_evaluation(args.model, num_episodes=args.episodes) else: print(f"❌ 指定的模型文件不存在: {args.model}") + # 尝试在脚本目录下查找 + model_name = os.path.basename(args.model) + possible_paths = [ + os.path.join(script_dir, model_name), + os.path.join(script_dir, "models", model_name), + os.path.join(script_dir, "saved_models", model_name), + ] + + for path in possible_paths: + if os.path.exists(path): + print(f"找到模型文件: {path}") + comprehensive_model_evaluation(path, num_episodes=args.episodes) + break + else: + print("无法找到指定的模型文件") elif args.quick: # 快速测试模式 quick_test()