epoch_cnt = 0
时间: 2023-06-09 20:04:47 浏览: 46
好的,明白了。对于您的问题,epoch_cnt = 0,那么这是一个变量,表示当前模型的训练周期数,也可以理解为模型已经学习的数据集迭代次数。在机器学习中,每一次迭代更新模型参数后,就会增加一次迭代次数(epoch_cnt)。通常来说,随着迭代次数的增加,模型的性能会逐渐提升。
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if dev_mse < min_mse: # Save model if your model improved min_mse = dev_mse print('Saving model (epoch = {:4d}, loss = {:.4f})' .format(epoch + 1, min_mse)) torch.save(model.state_dict(), config['save_path']) # Save model to specified path early_stop_cnt = 0
这段代码是用来保存模型的。它首先比较当前的 dev_mse(开发集上的均方误差)和之前的最小均方误差 min_mse 的大小。如果当前的 dev_mse 更小,说明模型表现有所改善,那么就更新 min_mse 的值,并将模型保存到指定的路径 config['save_path']。这样做是为了在训练过程中及时保存表现较好的模型。
另外,这段代码还有一个 early_stop_cnt 变量,它用来记录连续多少轮 dev_mse 没有改善。如果连续多轮 dev_mse 都没有改善,可以考虑提前停止训练,以节省时间和计算资源。
解释代码: avg_train_loss = accumulate_train_loss / len(train) avg_test_loss = accumulate_test_loss / len(test) print("{} / {} train_loss: {:.6f}".format(epoch, epochs, avg_train_loss)) print("{} / {} test_loss : {:.6f}".format(epoch, epochs, avg_test_loss)) train_loss_list.append(avg_train_loss) test_loss_list.append(avg_test_loss) if avg_test_loss < best_loss: best_loss = avg_test_loss best_model_weights = copy.deepcopy(model.state_dict()) flag = True if flag == False and epoch > 100: # 100轮未得到best_loss连续3轮则结束训练 cnt_no_increasing += 1 if cnt_no_increasing > 3: break else: cnt_no_increasing = 0
这段代码用于计算并打印每个训练周期(epoch)的平均训练损失和平均测试损失,并将它们存储在相应的列表中。此外,它还根据测试损失的表现更新最佳模型的权重。
1. `avg_train_loss = accumulate_train_loss / len(train)`: 这行代码计算平均训练损失,通过将累积的训练损失值除以训练数据集的大小(`len(train)`)得到。
2. `avg_test_loss = accumulate_test_loss / len(test)`: 这行代码计算平均测试损失,通过将累积的测试损失值除以测试数据集的大小(`len(test)`)得到。
3. `print("{} / {} train_loss: {:.6f}".format(epoch, epochs, avg_train_loss))`: 这行代码打印当前训练周期、总周期数和平均训练损失。使用`format`方法将这些变量插入到打印字符串中,其中`{:.6f}`表示使用6位小数来显示训练损失值。
4. `print("{} / {} test_loss : {:.6f}".format(epoch, epochs, avg_test_loss))`: 这行代码打印当前训练周期、总周期数和平均测试损失。与上一行类似,使用`format`方法将变量插入到打印字符串中。
5. `train_loss_list.append(avg_train_loss)`: 将平均训练损失添加到训练损失列表`train_loss_list`中。
6. `test_loss_list.append(avg_test_loss)`: 将平均测试损失添加到测试损失列表`test_loss_list`中。
7. `if avg_test_loss < best_loss: ...`: 这个条件判断当前的平均测试损失是否比之前记录的最佳损失`best_loss`更低。如果是,则更新`best_loss`为当前平均测试损失,并使用`copy.deepcopy()`方法深度复制模型的权重`model.state_dict()`到`best_model_weights`中。
8. `if flag == False and epoch > 100: ...`: 这个条件判断是否需要终止训练。如果`flag`为False(表示在最近的一次迭代中没有更新最佳损失)且当前训练周期大于100,将计数器`cnt_no_increasing`加1。
9. `cnt_no_increasing = 0`: 将计数器`cnt_no_increasing`重置为0。
10. `break`: 如果连续3个训练周期都没有更新最佳损失,则跳出训练循环,结束训练过程。
通过以上代码,可以实时地跟踪训练和测试损失,并在达到一定条件时终止训练,以避免过拟合或提前停止。