data epoch

时间: 2023-12-16 20:26:49 浏览: 158
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tf.data官方教程 – – 基于TF-v2

根据提供的引用内容，没有明确的"data epoch"的定义。但是可以看出，代码中有一个参数"epoch"，它表示训练模型的轮数。在训练神经网络时，通常需要多次迭代训练，每次迭代称为一个epoch。每个epoch会将训练集中的所有样本都用于训练一次，并且在每个epoch结束时，都会对验证集进行一次验证，以便评估模型的性能。因此，"epoch"是一个非常重要的参数，需要根据具体的数据集和模型进行调整。
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torch.utils.data.DataLoader是PyTorch框架中用于高效加载和处理数据的关键组件。它在机器学习模型的训练过程中起着至关重要的作用，因为它的功能包括数据分批、数据预处理、多线程加载以及可选的随机打乱顺序等。...

for i, data in enumerate(train_loader): x_data, y_data = data # forward y_pred = model(x_data) loss = criterion(y_pred, y_data) print(epoch(), loss.data.item()) epoch_list.append(epoch) loss_list.append(loss.data()) # backward optimizer.zero_grad() loss.backward() # update optimizer.step()

print(epoch, loss.data.item()) 此外，loss.data() 也可能会引起错误。正确的写法应该是 loss.data，因为 loss.data 是一个张量，而不是一个函数。 如果你的代码仍然出现问题，请提供更多的代码细节，...

echo /public/home/liubl/epoch-4.15.5/epoch2d/Data | mpirun /public/home/liubl/epoch-4.15.5/epoch2d/bin/epoch2d

该指令的作用是在命令行中执行一个名为epoch2d的可执行文件，并传递了一个参数/public/home/liubl/epoch-4.15.5/epoch2d/Data给该可执行文件。 根据提供的信息，我们可以将该命令行指令拆分为以下两部分： 1. ...

sess = tf.Session() sess.run(tf.global_variables_initializer()) for epoch in range(50): sess.run(tf.assign(learning_rate, 0.002 * (0.97 ** epoch))) data_index = np.arange(len(X_data)) np.random.shuffle(data_index) X_data = [X_data[i] for i in data_index] Y_data = [Y_data[i] for i in data_index] losses = [] for i in tqdm(range(len(X_data))): ls_, _ = sess.run([loss, optimizer], feed_dict={X: X_data[i], Y: Y_data[i]}) losses.append(ls_) print('Epoch %d Loss %.5f' % (epoch, np.mean(losses)))

在每个epoch中，通过tf.assign更新学习率，然后对数据进行shuffle。接下来，对于每个样本，通过feed_dict将输入输出数据传入模型中，计算损失并进行优化。最后，输出该epoch的平均损失。这个过程会重复50次，每次...

def train_one_epoch(epoch): logger.info('Start training process in epoch {}.'.format(epoch + 1)) if Ir_scheduler is not None: logger.info('Learning rate: {}.'.format(Ir scheduler.get last Ir())) model.train) losses = [ with tqdm(train_dataloader) as pbar: for data dict in pbar: optimizer.zero_grad() data_dict = to_device (data_dict, device) res = model (data_dict['rgb'], data_dict['depth']) depth scale = data dict[ 'depth max'] - data dict['depth min'] res = res * depth_scale.reshape(-1, 1, 1) + data_dict ['depth_min'].reshape(-1, 1, 1) data dict[ 'pred'] = res loss_dict = criterion (data_dict) loss = loss dict['loss'] loss.backward() optimizer.step() if 'smooth' in loss_dict.keys (): pbar.set_description('Epoch (}, loss: (:.8f}, smooth loss: {:.8f}'.format(epoch + 1, loss.item(), loss_dict['smooth'].item())) else: pbar.set_description('Epoch (), loss: (:.8f]'.format(epoch + 1, loss.item ())) losses.append(loss.mean) .item)) mean loss = np.stack(losses).mean() logger.info('Finishtrainingprocessinepochf},meantraining1oss:{:.8f}'.format(epoch+1,mean_1oss))改进这段代码

1. 在训练开始时，打印出当前 epoch 的时间，方便后续对训练过程的分析。 2. 在训练过程中，计算每个 batch 的 loss 并输出，方便实时跟进模型的训练情况。 3. 在训练过程中，可以加入验证集的评估过程，以便更好...

output_dir_epoch = os.path.join(args.output_dir,args.train_data, str(epoch))

args.output_dir 是程序运行时输入的输出目录路径，args.train_data 是程序运行时输入的训练数据路径，str(epoch) 则是当前 epoch 的编号。这样，output_dir_epoch 的值就是一个完整的子目录路径，用于存储当前 ...

self.entity_vec.weight.data = normalize_emb(self.entity_vec.weight.data) self.relation_vec.weight.data = normalize_emb(self.relation_vec.weight.data) self.concept_vec.weight.data[:, :-1] = normalize_emb(self.concept_vec.weight.data[:, :-1]) self.concept_vec.weight.data[:, -1] = normalize_radius(self.concept_vec.weight.data[:, -1]) self.optimizer.zero_grad() for k in range(batchSize): i = random.randint(0, self.D.trainSize - 1) if i < len(self.D.fb_r): cut = 1 - epoch * self.args.hrt_cut / nepoch pairs[0].append(self.trainHLR(i, cut)) elif i < len(self.D.fb_r) + len(self.D.instanceOf): cut = 1 - epoch * self.args.ins_cut / nepoch pairs[1].append(self.trainInstanceOf(i, cut)) else: cut = 1 - epoch * self.args.sub_cut / nepoch pairs[2].append(self.trainSubClassOf(i, cut))

这段代码看起来像是在进行一些实体关系的训练，其中包括对实体向量、关系向量和概念向量进行归一化操作，然后进行随机选择训练数据并根据...训练过程中会根据当前的 epoch 和参数设置动态调整不同类型数据的采样比例。

train_one_epoch(model,optimizer,data_loader,device,epoch,print_freq=10)

它接受以下参数：模型(model)，优化器(optimizer)，数据加载器(data_loader)，设备(device)，当前的epoch数(epoch)，以及可选的打印频率(print_freq)。 在训练过程中，该函数会依次遍历数据加载器中的每个batch，...

for epoch in range(N_EPOCHS): model.train() epoch_loss= [] pbar = tqdm(traindataloader) pbar.set_description("[Train Epoch {}]".format(epoch)) for batch_idx, batch_data in enumerate(pbar): input_ids = batch_data["input_ids"].to(device) token_type_ids = batch_data["token_type_ids"].to(device) attention_mask = batch_data["attention_mask"].to(device) model.zero_grad() outputs = model.forward(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask) loss = calculate_loss(outputs, input_ids, token_type_ids, SUMMARY_ID) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), MAX_GRAD_NORM) epoch_loss.append(loss.item()) optimizer.step() scheduler.step() loss_vals.append(np.mean(epoch_loss)) print("epoch=",epoch,"train loss=",np.mean(epoch_loss),flush=True)这段什么意思

它采用了迭代的方式对数据集进行训练，每个迭代称为一个epoch。在每个epoch中，模型都会被设置为训练模式（model.train()）。接着，代码使用一个进度条（tqdm）来显示训练进度，并且在进度条上方显示当前的epoch数。...

# 训练模型 for epoch in range(100): running_loss = 0.0 for i in range(0, len(train_data), 256): batch_data = train_data.iloc[i:i+256] user = torch.LongTensor(batch_data['user_id'].values) item = torch.LongTensor(batch_data['item_id'].values) rating = torch.FloatTensor(batch_data['rating'].values) target = rating optimizer.zero_grad() outputs = model(user, item) loss = criterion(outputs, target) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print('Epoch %d loss: %.3f' % (epoch+1, running_loss/len(train_data)))

这段代码是一个训练推荐系统的 PyTorch 代码，采用了类似于 SGD 的优化器和均方误差损失...在每个 epoch 中，代码按批次处理输入数据，计算损失函数并进行反向传播更新模型参数。最后，代码输出该 epoch 的平均损失。

for epoch in range(1000): y_pred = model(x_data) loss = criterion(y_pred,y_data) print(epoch, loss.item()) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()

在每个epoch中，模型首先通过输入数据x_data生成预测值y_pred。然后，计算损失函数loss，该函数将预测值与真实值y_data进行比较。接下来，通过调用optimizer的zero_grad()方法将优化器的梯度缓冲区清零，然后通过...

for epoch in range(6): # # for epoch in range(Epoch + 1): time1 = time.time() model.train() los = [] bar = tqdm(enumerate(data_train_loader), colour='yellow', total=len(data_train_loader)) bar.set_description(f'Epoch: {epoch}') for step, data in bar: inputs, labels = data inputs = inputs.to(device) labels = labels.to(device) outputs = model(inputs) # 计算损失函数 loss = loss_func(outputs, labels) # 清空上一轮的梯度 optimizer.zero_grad() # 反向传播 loss.backward() # 参数更新 optimizer.step() los.append(loss.cpu().detach().numpy()) bar.set_postfix({'loss': loss.cpu().detach().numpy()}) print('epoch:', epoch, 'loss', np.array(los).mean(), 'time:', time.time() - time1, 's')

1. 循环对数据进行多次训练(epoch)； 2. 设置模型为训练状态； 3. 初始化损失(loss)为一个空列表； 4. 使用tqdm库对数据进行遍历，同时显示遍历的进度； 5. 获取一个批次(batch)的数据(inputs和labels)； 6. 将数据...

lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000204.bin lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000205.bin lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000206.bin lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000207.bin eval: 39%|█████████████████████████████▍ | 44/112 [00:06<00:07, 8.56it/s, mode=TEST, recall=0/0, rpn_iou=0]Traceback (most recent call last): File "eval_rcnn.py", line 908, in <module> eval_single_ckpt(root_result_dir) File "eval_rcnn.py", line 771, in eval_single_ckpt eval_one_epoch(model, test_loader, epoch_id, root_result_dir, logger) File "eval_rcnn.py", line 694, in eval_one_epoch ret_dict = eval_one_epoch_rpn(model, dataloader, epoch_id, result_dir, logger) File "eval_rcnn.py", line 143, in eval_one_epoch_rpn for data in dataloader: File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 435, in __next__ lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000208.bin data = self._next_data() File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 1085, in _next_data return self._process_data(data) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 1111, in _process_data data.reraise() File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/_utils.py", line 428, in reraise raise self.exc_type(msg) AssertionError: Caught AssertionError in DataLoader worker process 0.

根据打印信息，可以看到 get_lidar 方法中的打印语句已经生效，输出了每个样本的 lidar_file 路径。但是，在处理第 208 个样本时，程序出现了 AssertionError 异常，可能是因为对应的 lidar_file 文件不存在...

使用spark java类实现一个基于随机梯度下降算法的线性回归，不可以使用mllib包，其中输入数据是JavaRDD<Data> data类型，data中包含double list类型的x和double类型的y。实现两个函数，主函数public double[] iteration(JavaRDD<Data> data, int dimension, int epoch, double threshold)控制整个过程，其中data为输入数据，javaRDD<Data>类型，其中包括double []x和y，主方法中调用public double[] runStep(JavaRDD<Data> data, double[] weight, long count)实现每一轮的随机梯度下降

public double[] iteration(JavaRDD<Data> data, int dimension, int epoch, double threshold) { double[] weight = new double[dimension + 1]; long count = data.count(); double[] gradient = new double...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random x_data = [1, 2, 3, 4, 5] y_data = [x + random.uniform(1, 2) for x in x_data] w = 1 learning_rate = 0.01 def forward(x): return x * w def loss(x, y): loss = 0 for x, y in zip(x_data, y_data): y_pred = forward(x) loss += (y_pred - y) ** 2 return loss / len(x_data) def gradient(x, y): grad = 0 for x, y in zip(x_data, y_data): grad += 2 * x *(x * w - y) return grad / len(x_data) for epoch in range(100): loss_val = loss(x_data, y_data) grad_val = gradient(x_data, y_data) w -= learning_rate * grad_val print(f"第{epoch}轮，w={w}, loss={loss_val}") plt.plot(loss_val, w) plt.xlabel('w') plt.ylabel('loss') plt.show() print(f'预测值是{forward(6)}')，哪里错了怎么改

2. loss_val 在每个 epoch 中都被计算，但是只有在最后一个 epoch 才被用于绘图，应该将其记录在一个列表中，每个 epoch 结束后将其添加到列表末尾。 3. print(f'预测值是{forward(6)}') 应该放在循环外面，...

train the model for 10 epochs num_epochs = 10 for epoch in range(num_epochs): # train for one epoch, printing every 10 iterations torchvision.models.detection.train_one_epoch(model, optimizer, data_loader, device=torch.device('cuda')) # update the learning rate lr_scheduler.step() # evaluate on the test dataset every epoch torchvision.models.detection.evaluate(model, data_loader, device=torch.device('cuda'))详细写出上述代码中的train_one_epoch和evaluate函数，给出代码注释

print(f"Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Batch [{i}/{len(data_loader)}], Train Loss: {losses.item():.4f}") # 计算平均训练损失 train_loss /= len(data_loader) # 返回平均训练损失 return train_loss ...

def train(self, input_data, output_data, num_epochs): for epoch in range(num_epochs): for i in range(input_data.shape[0]): x = input_data[i] y = output_data[i] self.forward_propagation(x) self.backward_propagation(x, y)

这段代码是一个训练函数的实现，它使用了输入数据 input_data 和输出数据 output_data 进行模型的训练。训练的次数由 num_epochs 指定。 在每个训练周期中，代码通过循环遍历输入数据的每一行。通过索引 i...

修改一下这段代码在pycharm中的实现，import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim #from torchvision import datasets,transforms import torch.utils.data as data #from torch .nn:utils import weight_norm import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.metrics import cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(open(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv"),header=None) data_ = np.array(data_).astype('float64') train_data =data_[:,:520] train_Data =np.array(train_data).astype('float64') train_labels=data_[:,520] train_labels=np.array(train_data).astype('float64') train_data,train_data,train_labels,train_labels=train_test_split(train_data,train_labels,test_size=0.33333) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) start_epoch=1 num_epoch=1 BATCH_SIZE=70 Ir=0.001 classes=('0','1','2','3','4','5') device=torch.device("cuda"if torch.cuda.is_available()else"cpu") torch.backends.cudnn.benchmark=True best_acc=0.0 train_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) test_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) train_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True) test_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)

train_data, _, train_labels, _ = train_test_split(train_data, train_labels, test_size=0.33333) train_data = torch.Tensor(train_data) train_labels = torch.LongTensor(train_labels) train_data = train_...

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Linux下Sakagari Hurricane翻译工作：cpktools的使用教程

资源摘要信息:"cpktools是一套Python脚本工具，专门用于处理CRI-CPK格式的存档文件。这些工具主要在Linux环境下运行，对于在Sakagari Hurricane平台上进行翻译工作来说非常有用。cpktools提供了一系列功能，包括解包、提取文本，以及导入修改后的文本回到源文件中。" 在详细讨论这些知识点之前，有必要先了解一些相关背景信息。 背景知识： 1. CRI-CPK文件格式：这是一种专有的文件格式，由CRI Middleware公司开发，用于他们的游戏开发工具包。CPK文件可以被用于打包和分发游戏资源，如音频、视频、图像等。 2. Sakagari Hurricane：这是一个文本处理和翻译的软件工具，广泛用于游戏本地化工作中，让翻译人员能够编辑游戏文本而无需修改原始游戏代码。 3. Python：是一种流行的编程语言，其脚本的可读性和简洁性使其在数据处理和自动化任务中非常受欢迎。 4. Python 2.x：指的是Python编程语言的2.x版本，它在2000年至2010年间非常流行。当前流行的版本是Python 3.x，两者之间存在一定的不兼容性。 5. bitarray：这是一个Python库，提供了存储和操作位数组的高效方式。 现在，我们来具体看看cpktools提供的工具。 知识点： 1. cpkunpack.py：这是一个Python脚本，用于解压CPK文件。当你运行这个脚本时，它会将CPK文件中的数据解包，并且将HEADER、TOC（Table of Contents，目录表）、ITOC（Index Table of Contents，索引目录表）和ETOC（Extended Table of Contents，扩展目录表）信息打印到标准输出（stdout）。这一步骤是进行翻译工作前的重要步骤，因为它允许翻译人员访问和编辑存储在CPK文件中的文本资源。 2. screxport.py：这个脚本可以用来从scr.bin文件中提取Shift-JIS编码的字符串。Shift-JIS是一种用于日文字符编码的字符编码方案。该工具搜索文件中的标记前缀，将标记前缀后的文本作为字符串提取出来。需要注意的是，这个工具只适用于未被压缩或加密的脚本文件。 3. scrimport.py：这个脚本的功能是将编辑过的字符串导入回scr.bin文件。使用这个脚本时，翻译人员可以替换掉原来的标记前缀文本。如果需要导入的文本超过了原始长度，这个脚本还支持随机拆分文本文件。这意味着翻译人员可以处理较长的文本，并且将它们正确地导入到游戏中。 安装指南： 要使用cpktools，用户需要安装Python 2.x版本。同时，为了运行cpkunpack.py，需要从python-pip安装bitarray库。可以使用以下命令进行安装： ``` pip install bitarray ``` cpktools通常会包含在名为“cpktools-master”的压缩包文件中。解压该压缩包后，你将能够访问上述的Python脚本工具。 在处理CPK文件时，一个常见的工作流程可能包括：使用cpkunpack.py提取CPK文件内容，然后用screxport.py提取需要翻译的文本，进行翻译后，利用scrimport.py将修改后的文本导回到scr.bin文件中。完成这些步骤后，翻译后的文本就可以应用到游戏中了。 总结来说，cpktools为处理CRI-CPK存档文件提供了一套完整的解决方案，使得翻译人员能够有效地进行文本编辑工作。由于这些脚本都是使用Python编写的，因此它们对于熟悉Python编程的用户来说易于上手。对于想在Linux环境下自动化或辅助游戏本地化工作的用户，cpktools是一个宝贵的资源。