def contrastive_evaluate(val_loader, model, memory_bank): top1 = AverageMeter('Acc@1', ':6.2f') model.eval(),这段话是什么意思
时间: 2023-12-20 10:04:01 浏览: 44
这段代码是一个用于对模型进行对比学习评估的函数。函数的输入包括验证数据集的数据加载器`val_loader`、模型`model`和记忆库`memory_bank`。在函数内部,通过调用`model.eval()`将模型设置为评估模式。然后,使用`AverageMeter`类创建一个用于统计Top-1准确率的对象`top1`。函数的主要目的是计算模型在验证数据集上的Top-1准确率。
相关问题
def contrastive_evaluate(val_loader, model, memory_bank): top1 = AverageMeter('Acc@1', ':6.2f') model.eval() for batch in val_loader: images = batch['image'].cuda(non_blocking=True) target = batch['target'].cuda(non_blocking=True) constrastive_features, cluster_output = model(images) output = memory_bank.weighted_knn(constrastive_features) acc1 = 100*torch.mean(torch.eq(output, target).float()) top1.update(acc1.item(), images.size(0)) return top1.avg
这一个用于评估对比学习模型的函数contrastive_evaluate。它接受一个验证数据集val_loader,一个对比学习模型model,以及一个存储样本特征的内存库memory_bank。
首先,创建一个用于计算准确率的AverageMeter对象top1。然后将模型设置为评估模式,即model.eval()。
接下来,对于val_loader中的每个batch,获取图像数据images和目标标签target,并将它们移动到GPU上。
通过调用model(images)得到对比学习任务的特征向量constrastive_features和聚类任务的输出cluster_output。
然后,利用memory_bank中的样本特征进行加权K最近邻(weighted_knn)搜索,得到输出output。
计算准确率acc1为与目标标签target相等的元素所占的比例,并更新top1对象。
最后,返回top1.avg作为评估结果,即平均准确率。
AttributeError: 'DialogueCRN' object has no attribute 'contrastive_model'
根据提供的引用内容,无法直接回答关于`AttributeError: 'DialogueCRN' object has no attribute 'contrastive_model'`的问题。这个错误通常是由于代码中引用了一个不存在的属性或方法导致的。可能需要检查代码中是否正确地定义了`contrastive_model`属性,并且确保在使用该属性之前已经对其进行了实例化或赋值。如果您能提供更多上下文或代码,我可以更好地帮助您解决这个问题。
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