train_step(self, data_batch): """Define how the model is going to train, from input to output. """ imgs = data_batch[0] labels = data_batch[1:] cls_score = self.forward_net(imgs) loss_metrics = self.head.loss(cls_score, labels) return loss_metrics
时间: 2023-07-16 21:12:33 浏览: 42
这段代码是一个模型的训练步骤,主要包括以下几个步骤:
1. 从输入数据中获取图像数据和标签数据。
2. 将图像数据输入到模型前向网络中,得到模型的输出结果。
3. 将模型的输出结果和标签数据输入到损失函数中,计算损失值。
4. 将损失值返回,用于更新模型参数。
其中,self.forward_net(imgs) 表示模型的前向传播过程,self.head.loss(cls_score, labels) 表示损失函数的计算过程。
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def train(self) -> None: c = self._config print(c) step = 0 for epoch in range(c.epochs): prog_bar = tqdm(self._train_data_loader) for i, batch in enumerate(prog_bar): batch = batch[0].to(self._device) loss = self._step(batch) prog_bar.set_description(f'Train loss: {loss:.2f}') self._tensorboard.add_scalar('train/loss', loss, step) if i % c.visualization_interval == 0: self._visualize_images(batch, step, 'train') if i != 0 and i % c.snapshot_interval == 0: self._save_snapshot(step) step += 1
这是一个Python中的train函数,主要作用是训练一个AI模型。函数中的参数包括一个配置对象c,一个训练数据加载器_train_data_loader,以及一个设备对象_device。函数的具体流程如下:
1. 遍历若干个epochs,每个epoch表示将整个训练数据集遍历一遍。
2. 对于每个epoch,遍历训练数据加载器中的每个batch。
3. 对于每个batch,将其发送到设备_device上,并调用_step函数计算出loss。
4. 打印出当前训练的loss值,并将其保存到tensorboard中。
5. 如果符合可视化间隔的条件,则调用_visualize_images函数对当前batch进行可视化。
6. 如果符合快照间隔的条件,则调用_save_snapshot函数保存当前的模型快照。
7. step值加1,表示训练步骤数加1。
总之,该函数是一个训练AI模型的通用框架,可以根据具体应用场景进行相应的修改和扩展。
class sampler (Sampler): def u (self, train size, batch_ size): num_ data = train_ size self .num_ per batch = int(num_ data 1 batch_ size) self .batch size = batch_ size self .range = torch.arange(0, batch_ size) .view(1, batch_ size).long() self.leftover flag = False if num_ data % batch_ size: self.leftover = torch.arange(self .num_ per batch * batch_ size, num_ data) . long( )self.leftover flag = True def_ iter_a (self): rand_ num = torch.randperm(self .num_ per_ batch) .view(-1, 1) * self .batch size self .rand_ num = rand_ num. expand(self .num_ per_ batch, self .batch_size) + self .range self .rand num_view = self .rand_ num. view(-1) if self.leftover_ flag: self .rand_ num_ view = torch.cat((self.rand_ num_ view, self.leftover), 0 return iter(self .rand_ num_ view) def Len_ (self): return num_ data 分析上述代码中的错误
代码中的错误在于使用了错误的语法和变量命名。以下是需要修正的错误:
1. 函数 `u()` 的定义中,应该将 `train size` 改为 `train_size`。同样的,`batch_ size` 改为 `batch_size`。
2. 在 `u()` 函数中,`int(num_ data 1 batch_ size)` 的语法是错误的,应该改为 `int(num_data / batch_size)`。
3. 在 `u()` 函数中,`self.leftover flag` 的语法也是错误的,应该改为 `self.leftover_flag`。
4. 在 `u()` 函数中,`long( )self.leftover flag = True` 的语法是错误的,应该将其分成两行,并且添加缺少的冒号。
5. 在 `def_ iter_a()` 函数中,`rand_ num = torch.randperm(self .num_ per_ batch) .view(-1, 1) * self .batch size` 的语法是错误的,应该将 `self .batch size` 改为 `self.batch_size`。
6. 在 `def_ iter_a()` 函数中,`self .rand num_view = self .rand_ num. view(-1)` 的语法是错误的,应该将 `self .rand num_view = self .rand_ num. view(-1)` 改为 `self.rand_num_view = self.rand_num.view(-1)`。
7. 在 `def_ iter_a()` 函数中,`if self.leftover_ flag:` 的语法是错误的,应该将其改为 `if self.leftover_flag:`。
8. 在 `def_ iter_a()` 函数中,`self .rand_ num_ view = torch.cat((self.rand_ num_ view, self.leftover), 0` 的语法是错误的,应该将其改为 `self.rand_num_view = torch.cat((self.rand_num_view, self.leftover), 0)`。
9. 在 `def Len_()` 函数中,`return num_ data` 的语法是错误的,应该将其改为 `return num_data`。
修正以上错误后的代码如下:
```python
class Sampler:
def u(self, train_size, batch_size):
num_data = train_size
self.num_per_batch = int(num_data / batch_size)
self.batch_size = batch_size
self.range = torch.arange(0, batch_size).view(1, batch_size).long()
self.leftover_flag = False
if num_data % batch_size:
self.leftover = torch.arange(self.num_per_batch * batch_size, num_data).long()
self.leftover_flag = True
def iter_a(self):
rand_num = torch.randperm(self.num_per_batch).view(-1, 1) * self.batch_size
self.rand_num = rand_num.expand(self.num_per_batch, self.batch_size) + self.range
self.rand_num_view = self.rand_num.view(-1)
if self.leftover_flag:
self.rand_num_view = torch.cat((self.rand_num_view, self.leftover), 0)
return iter(self.rand_num_view)
def Len(self):
return num_data
```
以上是修正后的代码。修正后代码中的变量命名和语法都是正确的。