解释代码: if epoch % 50 == 0: # 每50轮保存权值数据 torch.save(best_model_weights, './results/AE/former_{}_rounds.pth'.format(int(epoch))) # 抽样出一个batch进行可视化 x = next(iter(test)) x_hat, _ = model(x.to(device)) if visualize: viz.images(x, nrow=4, win='x', opts=dict(title='x')) viz.images(x_hat, nrow=4, win='x', opts=dict(title='x'))

时间: 2024-01-23 15:02:41 浏览: 27
这段代码包含了两个部分。 第一部分是在每50个训练周期(epoch)保存模型的权重数据。具体解释如下: 1. `if epoch % 50 == 0:`:这个条件判断语句检查当前训练周期是否是50的倍数。 2. `torch.save(best_model_weights, './results/AE/former_{}_rounds.pth'.format(int(epoch)))`:如果满足条件,会将最佳模型的权重数据保存到文件中。`best_model_weights`是之前代码片段中通过深度复制保存的最佳模型权重,保存的文件名根据当前训练周期(epoch)的值来命名。 第二部分是从测试数据集中抽样一个批次,并将输入数据及其重建结果可视化。具体解释如下: 1. `x = next(iter(test))`:通过调用`iter(test)`将测试数据集转换为迭代器,并使用`next`函数从迭代器中获取一个批次的数据。 2. `x_hat, _ = model(x.to(device))`:将抽样的数据批次传递给模型进行前向传播,得到重建的输出结果`x_hat`。在这个上下文中,第二个返回值被忽略。 3. `if visualize:`:如果可视化标志`visualize`为True,则执行以下操作。 4. `viz.images(x, nrow=4, win='x', opts=dict(title='x'))`:使用可视化工具(例如Visdom)将真实输入数据`x`以图像的形式进行可视化展示。`nrow=4`表示每行显示4个图像,`win='x'`表示可视化窗口的名称,`opts=dict(title='x')`设置了可视化窗口的标题为'x'。 5. `viz.images(x_hat, nrow=4, win='x', opts=dict(title='x'))`:同样使用可视化工具将重建的输出结果`x_hat`以图像的形式进行可视化展示。与上一行类似,也是显示4个图像,但可视化窗口的标题为'x'。 通过以上代码,可以定期保存模型的权重数据,并可视化观察模型在测试数据上的输入输出对比。这有助于监控训练过程和模型性能。

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这段代码中加一个test loss功能 class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size, device): super().__init__() self.device = device self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向LSTM self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(65536, self.output_size) def forward(self, input_seq): h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) pred = self.linear(output.contiguous().view(self.batch_size, -1)) return pred if __name__ == '__main__': # 加载已保存的模型参数 saved_model_path = '/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth' device = 'cuda:0' lstm_model = LSTM(input_size=1, hidden_size=64, num_layers=1, output_size=3, batch_size=256, device='cuda:0').to(device) state_dict = torch.load(saved_model_path) lstm_model.load_state_dict(state_dict) dataset = ECGDataset(X_train_df.to_numpy()) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=256, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(lstm_model.parameters(), lr=1e-4) for epoch in range(200000): print(f'epoch:{epoch}') lstm_model.train() epoch_bar = tqdm(dataloader) for x, y in epoch_bar: optimizer.zero_grad() x_out = lstm_model(x.to(device).type(torch.cuda.FloatTensor)) loss = loss_fn(x_out, y.long().to(device)) loss.backward() epoch_bar.set_description(f'loss:{loss.item():.4f}') optimizer.step() if epoch % 100 == 0 or epoch == epoch - 1: torch.save(lstm_model.state_dict(), "/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth") print("权重成功保存一次")

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