summary_metric = {} raw_metrics = utils.init_metrics(sample=sample)

这看起来像是 Python 代码中的两行声明语句。第一行创建了一个空字典 `summary_metric`，而第二行调用了一个 `utils` 模块中的函数 `init_metrics()`，将返回值赋给了变量 `raw_metrics`。根据函数名和参数名，可以猜测这个函数的作用是初始化一些度量指标，例如用于评估模型性能的精度、召回率等指标。`sample` 参数可能是一个数据样本，用于计算这些指标。

相关问题

解释metric_logger = utils.MetricLogger(delimiter=" ")

这行代码定义了一个 `MetricLogger` 类型的变量 `metric_logger`，并将其初始化为一个新的 `MetricLogger` 对象。

具体来说，这个 `MetricLogger` 类型的对象是通过 `utils.MetricLogger()` 创建的，其中 `utils` 是一个自定义的模块或包名，`MetricLogger` 是该模块或包中的一个类。这个类通常用于记录模型训练过程中的指标（metrics），如损失函数的值、准确率等。在初始化 `MetricLogger` 对象时，我们可以指定一个可选参数 `delimiter`，用于指定不同的指标之间的分隔符。

因此，这行代码的作用就是创建了一个新的 `MetricLogger` 对象，并将其赋值给变量 `metric_logger`。这个对象可以用于记录模型训练过程中的指标，如下面的例子所示：

import utils

# 创建 MetricLogger 对象
metric_logger = utils.MetricLogger(delimiter="  ")

# 记录指标
metric_logger.update(loss=0.5, accuracy=0.8)
metric_logger.update(loss=0.3, accuracy=0.9)
metric_logger.update(loss=0.2, accuracy=0.95)

# 打印指标
print("loss:", metric_logger.avg("loss"))
print("accuracy:", metric_logger.avg("accuracy"))

在这个例子中，我们通过 `metric_logger.update()` 方法记录了三个指标：`loss`、`accuracy`。这个方法会将每个指标的值添加到 `MetricLogger` 对象中的一个列表中。然后，通过 `metric_logger.avg()` 方法可以计算每个指标的平均值，并将其打印出来。输出如下：

loss: 0.3333333333333333
accuracy: 0.8833333333333333

这个结果表明，`loss` 的平均值是 0.33，`accuracy` 的平均值是 0.88。

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt ## Let us define a plt function for simplicity def plt_loss(x,training_metric,testing_metric,ax,colors = ['b']): ax.plot(x,training_metric,'b',label = 'Train') ax.plot(x,testing_metric,'k',label = 'Test') ax.set_xlabel('Epochs') ax.set_ylabel('Accuarcy')# ax.set_ylabel('Categorical Crossentropy Loss') plt.legend() plt.grid() plt.show() tf.keras.utils.set_random_seed(1) ## We import the Minist Dataset using Keras.datasets (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data() ## We first vectorize the image (28*28) into a vector （784） train_data = train_data.reshape(train_data.shape[0],train_data.shape[1]*train_data.shape[2]) # 60000*784 test_data = test_data.reshape(test_data.shape[0],test_data.shape[1]*test_data.shape[2]) # 10000*784 ## We next change label number to a 10 dimensional vector, e.g., 1->[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0] train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels,10) test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels,10) ## start to build a MLP model N_batch_size = 5000 N_epochs = 100 lr = 0.01 # ## we build a three layer model, 784 -> 64 -> 10 MLP_3 = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(64, input_shape=(784,),activation='relu'), keras.layers.Dense(10,activation='softmax') ]) MLP_3.compile( optimizer=keras.optimizers.Adam(lr), loss= 'categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy'] ) History = MLP_3.fit(train_data,train_labels, batch_size = N_batch_size, epochs = N_epochs,validation_data=(test_data,test_labels), shuffle=False) train_acc = History.history['accuracy'] test_acc = History.history['val_accuracy']模仿此段代码，写一个双隐层感知器（输入层784，第一隐层128，第二隐层64，输出层10）

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import matplotlib.pyplot as plt

## Let us define a plt function for simplicity
def plt_loss(x,training_metric,testing_metric,ax,colors = ['b']):
ax.plot(x,training_metric,'b',label = 'Train')
ax.plot(x,testing_metric,'k',label = 'Test')
ax.set_xlabel('Epochs')
ax.set_ylabel('Accuracy')
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()

tf.keras.utils.set_random_seed(1)

## We import the Minist Dataset using Keras.datasets
(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data()

## We first vectorize the image (28*28) into a vector （784）
train_data = train_data.reshape(train_data.shape[0],train_data.shape[1]*train_data.shape[2]) # 60000*784
test_data = test_data.reshape(test_data.shape[0],test_data.shape[1]*test_data.shape[2]) # 10000*784

## We next change label number to a 10 dimensional vector, e.g., 1->[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0]
train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels,10)
test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels,10)

## start to build a MLP model
N_batch_size = 5000
N_epochs = 100
lr = 0.01

## we build a three layer model, 784 -> 64 -> 10
MLP_3 = keras.models.Sequential([
keras.layers.Dense(128, input_shape=(784,),activation='relu'),
keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10,activation='softmax')
])

MLP_3.compile(
optimizer=keras.optimizers.Adam(lr),
loss= 'categorical_crossentropy',
metrics = ['accuracy']
)

History = MLP_3.fit(train_data,train_labels, batch_size = N_batch_size, epochs = N_epochs,validation_data=(test_data,test_labels), shuffle=False)

train_acc = History.history['accuracy']
test_acc = History.history['val_accuracy']