for self.epoch in range(1, args.n_epoch + 1): epoch_losses = self.train_one_epoch(self.trainloader, self.graph) print('epoch {} done! elapsed {:.2f}.s, epoch_losses {}'.format( self.epoch, time.time() - start_time, epoch_losses ), flush=True)

这段代码是一个训练过程的循环，它迭代了指定的训练轮数 `args.n_epoch`。

在每个训练轮次中，它调用 `self.train_one_epoch()` 方法来进行一个训练轮次的训练，并将训练数据集 `self.trainloader` 和图形 `self.graph` 作为参数传递。

然后，打印出当前训练轮次的信息，包括当前轮次数 `self.epoch`、经过的时间 `time.time() - start_time` 和该轮次的损失值 `epoch_losses`。

通过这个循环，可以进行多个训练轮次，逐步优化模型的参数，直到达到指定的训练轮次数。每个训练轮次中的损失值可以用来监控模型的训练进展。

相关问题

def doTrain(self): nbatches = self.args.nbatches nepoch = self.args.nepoch batchSize = int(self.D.trainSize / nbatches) allreadyindex = 0 dis_a_L, dis_b_L = [], [] dis_count = 0 for epoch in range(nepoch): res = 0 for batch in range(nbatches): losses = [] stime = time.time() pairs = [[], [], []]

这段代码看起来是一个训练循环，其中有两个循环变量：`epoch` 和 `batch`，分别代表训练的轮数和每轮的批次数。在每个批次中，模型会从数据集中取出一定数量的数据对（`pairs`），然后计算损失函数（`losses`）并更新模型参数。其中，`batchSize` 是每个批次的数据对数量，`nbatches` 是训练轮数，`nepoch` 是训练的总轮数，`allreadyindex` 是已经处理过的数据对数量。

另外，代码中还定义了一些变量，如 `dis_a_L`、`dis_b_L` 和 `dis_count`，但没有看到它们在这段代码中有什么作用。

if epoch_f1['levels_f1'] < best_score: patience_counter += 1 else: best_score = epoch_f1['levels_f1'] print("* Find best_score model --> levels_f1: {:.4f}".format(epoch_f1['levels_f1'])) logger.info("* Find best_score model --> levels_f1: {:.4f}".format(epoch_f1['levels_f1'])) patience_counter = 0 torch.save({"epoch": epoch, "model": model.state_dict(), "best_score": best_score, "epochs_count": epochs_count, "train_losses": train_losses, "valid_losses": valid_losses}, os.path.join(args.saved_path, args.model_name + ".pth.tar")) print('**************************** TEST ****************************************') logger.info('**************************** TEST ****************************************') print("* Test for epoch {}:".format(epoch)) logger.info("* Test for epoch {}:".format(epoch))

这段代码看起来是一个训练过程中的早停（early stopping）机制，当当前的模型在验证集上的 levels_f1 分数不如之前的最佳分数（best_score）时，就将 patience_counter 增加 1，如果 patience_counter 达到了某个预设的阈值，就停止训练。如果当前的 levels_f1 分数比之前最佳分数更高，就更新最佳分数，并将 patience_counter 重置为 0。在每个 epoch 结束时，代码会输出当前模型在测试集上的表现。最后，如果当前模型的 levels_f1 分数比之前的最佳分数更高，就将当前模型保存下来。