model.eval() abs_err = 0.0 rel_err = 0.0 with torch.no_grad(): for x, y in test_loader: x, y = x.cuda(), y.cuda() out = model(x) out = y_normalizer.decode(model(x)) rel_err += myloss(out.view(batch_size, -1), y.view(batch_size, -1)).item() train_mse/= ntrain abs_err /= ntest rel_err /= ntest t2 = default_timer() print(ep, t2 - t1, train_mse, rel_err)

时间: 2024-03-31 22:34:19 浏览: 80
这段代码看起来像是在对一个 PyTorch 模型进行测试,并计算其在测试集上的平均误差。其中 `model.eval()` 表示将模型设置为评估模式,`test_loader` 是测试集数据的数据加载器。然后对于每个数据批次,通过模型进行预测并将预测结果转换为原始数据的单位(`y_normalizer.decode`),并计算预测结果与真实结果之间的误差,并将误差累加到 `rel_err` 中。最后计算训练集上的平均 MSE,测试集上的平均绝对误差和平均相对误差,并输出当前训练轮数、训练时间、训练集上的平均 MSE 和测试集上的平均相对误差。
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with torch.no_grad(): model.eval() y_pred=model(x_traintensor) y_pred转化为numpy并画图

要将 `y_pred` 转换为 numpy 数组并绘制图形,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 将 `y_pred` 转换为 numpy 数组: ```python y_pred = y_pred.cpu().detach().numpy() ``` 2. 导入绘图库,比如 matplotlib: ```python import matplotlib.pyplot as plt ``` 3. 使用 matplotlib 绘制图形: ```python plt.plot(y_pred, label='Predicted') plt.plot(y_train, label='Actual') plt.legend() plt.show() ``` 这样,您就可以将 `y_pred` 转换为 numpy 数组,并将预测结果与实际结果一起绘制成图形。 请注意,为了能够将 `y_pred` 转换为 numpy 数组,您可能需要将其从 GPU 上移回到 CPU 上。使用 `cpu()` 方法将其移回 CPU,并使用 `detach()` 方法将其从计算图中分离。 请根据您的实际需求进行相应的修改和调整,然后尝试运行代码来绘制图形。如有其他问题,请随时提问。

def test(model, verify_loader, criterion): model.eval() test_loss = 0.0 test_acc = 0.0 with torch.no_grad(): for i, (inputs, labels) in enumerate(test_loader): outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) test_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) test_acc += torch.sum(preds == labels.data) test_loss = test_loss / len(test_loader.dataset) test_acc = test_acc.double() / len(test_loader.dataset) return test_loss, test_acc 用1000字描述这段代码

这段代码实现了一个测试函数,用于测试训练好的模型在验证集或测试集上的性能表现。函数接收三个参数:模型(model)、验证集数据加载器(verify_loader)和损失函数(criterion)。在函数内部,首先将模型切换到评估模式,即将模型的dropout和batch normalization层等设置为评估模式。然后定义测试损失(test_loss)和测试精度(test_acc)变量,并将其初始化为0。接着使用torch.no_grad()上下文管理器,关闭梯度计算,以加速模型的推断过程。在验证集数据加载器上进行循环迭代,每次迭代会返回一个batch的输入数据(inputs)和对应的标签(labels)。将输入数据先进行unsqueeze(1)操作,将数据从(batch_size, sequence_length)形状变为(batch_size, 1, sequence_length),然后再将其转换为float类型,并输入到模型中进行推断。将模型的输出结果(outputs)和标签(labels)传入损失函数中,计算这个batch的损失值(loss)。将这个batch的损失值乘以这个batch的大小(inputs.size(0)),并加到测试损失(test_loss)上。使用torch.max()函数得到每个样本在模型输出结果中最大值的索引(preds),并将其与标签数据(labels.data)进行比较,得到一个布尔型的tensor,将其转换为浮点型之后,使用torch.sum()函数对其进行求和,得到这个batch中分类正确的样本数。将这个batch的分类准确率乘以这个batch的大小(inputs.size(0)),并加到测试精度(test_acc)上。最后将测试损失除以验证集数据集大小得到平均损失值(test_loss),将测试精度除以验证集数据集大小得到平均精度(test_acc),并返回这两个平均值作为函数的输出。
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import torch import torch.nn as nn import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集 data = pd.read_csv('../dataset/train_10000.csv') # 数据预处理 X = data.drop('target', axis=1).values y = data['target'].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) X_train = torch.from_numpy(X_train).float() X_test = torch.from_numpy(X_test).float() y_train = torch.from_numpy(y_train).float() y_test = torch.from_numpy(y_test).float() # 定义LSTM模型 class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(LSTMModel, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device) out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out # 初始化模型和定义超参数 input_size = X_train.shape[1] hidden_size = 64 num_layers = 2 output_size = 1 model = LSTMModel(input_size, hidden_size, num_layers, output_size) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 训练模型 num_epochs = 100 for epoch in range(num_epochs): model.train() outputs = model(X_train) loss = criterion(outputs, y_train) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if (epoch+1) % 10 == 0: print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}') # 在测试集上评估模型 model.eval() with torch.no_grad(): outputs = model(X_test) loss = criterion(outputs, y_test) print(f'Test Loss: {loss.item():.4f}') 我有额外的数据集CSV,请帮我数据集和测试集分离

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