"{:.2%}".format(num)参数设置
时间: 2023-09-17 18:15:00 浏览: 53
"{:.2%}".format(num) 是一种格式化字符串的方式,用于将数值转换为百分比形式,并且保留两位小数。其中,{:.2%} 是格式化字符串的占位符,表示将数值乘以100并加上百分号,并保留两位小数。num 则是要格式化的数值,可以是一个变量或常数。例如:
```python
num = 0.4567
percent = "{:.2%}".format(num)
print(percent) # 输出结果为:45.67%
```
在这个例子中,0.4567 被转换为了百分之45.67,并保留了两位小数。
相关问题
def eval_model(model ,eval_dataloader, ckpt_path=None): if ckpt_path: ckpt = torch.load(ckpt_path, map_location='cpu') not_load = model.load_state_dict(ckpt, strict=True) print("not load: ", not_load) model.eval() all_right_num = 0 with torch.no_grad(): for images, labels in eval_dataloader: #images = images.reshape((-1, 1 * 28 * 28)) images = images labels = labels output = model(images) pre = output.max(1, keepdim=True)[1].reshape(labels.shape) right_num = (pre == labels).sum() all_right_num += right_num per = all_right_num / len(eval_dataloader.dataset) print("per is {:.2f}%".format(per.cpu().item() * 100)) return per
这段代码是用于评估模型性能的函数。它接收一个模型、一个评估数据加载器和一个检查点路径作为输入。如果提供了检查点路径,则加载模型的参数。然后,将模型设置为评估模式,然后使用 `torch.no_grad()` 上下文管理器禁用梯度计算。对于评估数据加载器中的每个批次,模型对输入图像进行前向传播,得到预测结果。然后,将预测结果与真实标签进行比较,计算正确预测的数量。最后,计算整个评估数据集上的准确率,并返回该准确率值。
注意:这段代码使用了 `torch` 库来加载和操作模型,因此需要先导入 `torch`。
if config.adaptive_lr: scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma=config.decay_rate) # 调整学习率指数衰减,每次epoch:学习率 = gamma * 学习率 scheduler.step(train_loss) if total_batch % 10 == 0: # 每多少轮输出在训练集和验证集上的效果 if 'multi' in config.classify_type and 'level3' in config.classify_type: # 多标签分类 print('Epoch [{0:>3}/{1:>3}/{2:>5}]'.format(epoch + 1, config.num_epochs, total_batch), end=' ') print(' | loss: {:.4f}'.format(train_loss.item()), end='') result_train = evaluate(outputs, labels, config.classify_type) print(' | time: {:.4f}s'.format(get_time_dif(t))) # 验证集和训练集的准确率 vali_loss, result_vali = vali_test(config, model, vali_iter, LOSS) # 验证 test_loss, result_test = vali_test(config, model, test_iter, LOSS) # 测试
这段代码用于在训练过程中输出训练集和验证集的效果,并进行学习率调整。
首先,根据配置文件中的参数 `config.adaptive_lr` 判断是否需要进行学习率调整。如果需要调整学习率,则创建一个 `ExponentialLR` 学习率调度器,并设置衰减因子为 `config.decay_rate`。每个epoch结束后,通过调用 `scheduler.step(train_loss)` 实现学习率衰减,即学习率 = gamma * 学习率,其中 `gamma` 是衰减因子。
接下来,通过判断 `total_batch` 是否为10的倍数,来决定是否输出训练集和验证集的效果。如果是多标签分类,并且分类类型中包含'multi'和'level3',则输出训练集的损失值和评估结果。如果不满足上述条件,则不进行输出。
然后,调用 `vali_test` 函数对验证集和测试集进行评估,计算验证集和测试集的损失值和评估结果。
整个代码段的作用是在每个epoch的训练过程中,根据需要输出训练集和验证集的效果,并进行学习率调整。同时,还会计算验证集和测试集的损失值和评估结果。
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