epoch:0 batch:50 loss:0.9536240696907043 train_acc:0.71875 dev_acc:0.7509765625

时间: 2023-09-23 10:05:35 浏览: 40
这是一个训练模型的输出，其中包括了训练过程中的 epoch、batch、损失值、训练准确率和验证准确率。在第 0 个 epoch 的第 50 个 batch 中，损失值为 0.9536，训练准确率为 0.7187，验证准确率为 0.7509。这些指标可以帮助我们监控模型的训练过程，以便在训练过程中进行调整和优化。
相关问题

"test_acc5": 100.0, "epoch": 299, "

根据提供的引用内容，"test_acc5": 100.0, "epoch": 299 表示在第299个epoch结束后，测试准确率为100%。这意味着在测试集上的预测结果全部正确。 在这个案例中，"test_acc5"是指测试集上的Top-5准确率，表示模型在测试集上的预测结果中，有100%的样本的正确标签在模型的前5个预测结果中。

LOSS_train.append(train_sum_loss / train_n) ACC_train.append(train_sum_acc / train_n)

这两行代码是在训练神经网络时记录每个 epoch 的训练损失和准确率。其中，LOSS_train是一个列表，用于存储每个 epoch 的训练损失；ACC_train也是一个列表，用于存储每个 epoch 的训练准确率。train_sum_loss和train_sum_acc分别表示当前 epoch 中所有样本的损失和准确率之和，train_n表示当前 epoch 中样本的数量。这两行代码的作用是计算并记录当前 epoch 的平均损失和准确率。

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keras中epoch,batch,loss,val_loss用法说明

主要介绍了keras中epoch,batch,loss,val_loss用法说明，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

print( 'Epoch [%d/%d], train_loss: %.4f, train_acc: %.4f, epoch_time: %.4f, Val_Loss: %.4f, Val_acc: %.4f, val_time: %.4f s, max_train_acc: %.4f, max_valid_acc: %.4f' % (epoch + 1, config.num_epochs, train_loss_sum / len(dst_train), train_acc, epoch_time * 60, val_loss, val_acc, val_time * 60, max_acc[0], max_acc[1]))

这段代码用于打印训练过程中的一些指标，包括当前的训练损失（train_loss）、训练准确率（train_acc）、当前的训练周期（epoch）、总的训练周期数（config.num_epochs）、当前周期的训练时间（epoch_time...

for epoch in range(100): train_loss, train_acc = train(model, train_loader, criterion, optimizer) test_loss, test_acc = test(model, test_loader, criterion) print('Epoch: {} Train Loss: {:.4f} Train Acc: {:.4f} Test Loss: {:.4f} Test Acc: {:.4f}'.format( epoch, train_loss, train_acc, test_loss, test_acc)) 将损失函数、准确率可视化

epoch, train_loss, train_acc, test_loss, test_acc)) # 绘制损失函数曲线 plt.plot(train_losses, label='Train Loss') plt.plot(test_losses, label='Test Loss') plt.legend() plt.show() # 绘制准确率曲线 ...

for epoch in range(num_epochs): model.train() train_loss = 0 train_mae = 0 for batch_data, batch_target in train_dataloader: optimizer.zero_grad() output = model(batch

print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Train Loss: {train_loss:.4f}, Train MAE: {train_mae:.4f}, Eval Loss: {eval_loss:.4f}, Eval MAE: {eval_mae:.4f}") if eval_loss < best_eval_loss: best_eval_loss ...

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

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...

import matplotlib.pyplot as plt train_losses, train_accs, test_losses, test_accs = [], [], [], [] for epoch in range(100): train_loss, train_acc = train(model, train_loader, criterion, optimizer) test_loss, test_acc = test(model, test_loader, criterion) train_losses.append(train_loss) train_accs.append(train_acc) test_losses.append(test_loss) test_accs.append(test_acc) print('Epoch: {} Train Loss: {:.4f} Train Acc: {:.4f} Test Loss: {:.4f} Test Acc: {:.4f}'.format( epoch, train_loss, train_acc, test_loss, test_acc)) # 绘制损失函数曲线 plt.plot(train_losses, label='Train Loss') plt.plot(test_losses, label='Test Loss') plt.legend() plt.show() # 绘制准确率曲线 plt.plot(train_accs, label='Train Acc') plt.plot(test_accs, label='Test Acc') plt.legend() plt.show() 图像纵坐标设置为0~1

plt.plot(train_losses, label='Train Loss') plt.plot(test_losses, label='Test Loss') plt.ylim([0, 1]) # 设置y轴范围为0~1 plt.legend() plt.show() # 绘制准确率曲线 plt.plot(train_accs, label='Train Acc'...

torchvision.models.squeezenet1_0实现hotdog数据集

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=32, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_set, batch_size=32, shuffle=False) 在这里，我们使用ImageFolder...

Pytorch中怎么使用vis.line 来画train_loss train_acc test_acc 这三条线在同一个图中

可以使用以下代码来实现在同一个图中画 train_loss、train_acc 和 test_acc 三条线： from visdom import Visdom import numpy as np viz = Visdom() # 数据 train_loss = np.random.rand(100) train_acc = ...

def train(model, train_loader, criterion, optimizer): model.train() train_loss = 0.0 train_acc = 0.0 for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) train_acc += torch.sum(preds == labels.data) train_loss = train_loss / len(train_loader.dataset) train_acc = train_acc.double() / len(train_loader.dataset) return train_loss, train_acc def test(model, verify_loader, criterion): model.eval() test_loss = 0.0 test_acc = 0.0 with torch.no_grad(): for i, (inputs, labels) in enumerate(test_loader): outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) test_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) test_acc += torch.sum(preds == labels.data) test_loss = test_loss / len(test_loader.dataset) test_acc = test_acc.double() / len(test_loader.dataset) return test_loss, test_acc # Instantiate the model model = CNN() # Define the loss function and optimizer criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # Instantiate the data loaders train_dataset = MyDataset1('1MATRICE') train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=5, shuffle=True) test_dataset = MyDataset2('2MATRICE') test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=5, shuffle=False) train_losses, train_accs, test_losses, test_accs = [], [], [], [] for epoch in range(500): train_loss, train_acc = train(model, train_loader, criterion, optimizer) test_loss, test_acc = test(model, test_loader, criterion) train_losses.append(train_loss) train_accs.append(train_acc) test_losses.append(test_loss) test_accs.append(test_acc) print('Epoch: {} Train Loss: {:.4f} Train Acc: {:.4f} Test Loss: {:.4f} Test Acc: {:.4f}'.format( epoch, train_loss, train_acc, test_loss, test_acc))

代码中定义了两个函数：train和test，分别用于训练模型和测试模型。 在训练过程中，首先将模型设置为训练模式，然后遍历训练数据集，对每个batch的数据进行前向传播、反向传播和优化器更新。在每个batch的训练结束...

ppdet.engine INFO: Epoch: [582] [40/58] learning_rate: 0.000033 loss_xy: 0.371976 loss_wh: 0.256273 loss_iou: 1.260561 loss_iou_aware: 0.418214 loss_obj: 0.515011 loss_cls: 0.008819 loss: 2.905275 eta: 0:00:10 batch_cost: 0.5456 data_cost: 0.0002 ips: 21.9922 images/s

其中包括了当前训练轮次（Epoch）、当前批次的学习率（learning_rate）、不同类型的损失值（如loss_xy、loss_wh等）以及每批次处理的时间（batch_cost）、数据读取时间（data_cost）和每秒处理的图像数（ips）等信息...

if train_loader: trainer.train_classifier(train_loader, val_loader, test_loader) else: print("No train loader presented. Exit") if cfg.SOLVER.TOTAL_EPOCH == 0: trainer.eval_classifier(test_loader, "test", 0)

这是一个训练分类器的代码片段。如果提供了训练数据集(train_loader)，则使用训练...如果总共的训练轮数(cfg.SOLVER.TOTAL_EPOCH)为0，则使用测试数据集(test_loader)来评估分类器的性能(trainer.eval_classifier)。

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)

best_acc = 0.0 train_dataset = data.TensorDataset(train_data, train_labels) test_dataset = data.TensorDataset(train_data, train_labels) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_...

# 8.模型训练 for epoch in range(config.epochs_gru): gru.train() running_loss = 0 train_bar = tqdm(train_loader) # 形成进度条，了解当前模型的训练进度 for data in train_bar: x_train, y_train = data # 解包迭代器中的X和Y optimizer.zero_grad() y_train_pred = gru(x_train) loss = loss_function(y_train_pred, y_train.reshape(-1, 1)) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() train_bar.desc = "train epoch[{}/{}] loss:{:.3f}".format(epoch + 1, config.epochs_gru, loss) # 模型验证 gru.eval() test_loss = 0 with torch.no_grad(): test_bar = tqdm(test_loader) for data in test_bar: x_test, y_test = data y_test_pred = gru(x_test) test_loss = loss_function(y_test_pred, y_test.reshape(-1, 1)) if test_loss < config.best_loss: config.best_loss = test_loss torch.save(model.state_dict(), save_path) print('Finished Training')按句解释这一段代码的意思，每句话有什么作用，实现了什么功能？

12. train_bar.desc = "train epoch[{}/{}] loss:{:.3f}".format(epoch + 1, config.epochs_gru, loss): 更新训练进度条上的描述信息。 13. gru.eval(): 将模型设置为评估状态。 14. test_loss = 0: 初始化...

Epoch 0 - Loss: 42.7033 Epoch 100 - Loss: 1.2580 Epoch 200 - Loss: 1.0588 Epoch 300 - Loss: 0.9649 Epoch 400 - Loss: 0.7881 Epoch 500 - Loss: 0.7288 Epoch 600 - Loss: 0.6999 Epoch 700 - Loss: 0.6862 Epoch 800 - Loss: 0.6809 Epoch 900 - Loss: 0.6776 Epoch 1000 - Loss: 0.6754 Epoch 1100 - Loss: 0.6734 Epoch 1200 - Loss: 0.6704 Epoch 1300 - Loss: 0.6683 Epoch 1400 - Loss: 0.6668 Epoch 1500 - Loss: 0.6476 Epoch 1600 - Loss: 0.6442 Epoch 1700 - Loss: 0.6431 Epoch 1800 - Loss: 0.6423 Epoch 1900 - Loss: 0.6418 Epoch 2000 - Loss: 0.6411 Epoch 2100 - Loss: 0.6404 Epoch 2200 - Loss: 0.6399 Epoch 2300 - Loss: 0.6396 Epoch 2400 - Loss: 0.6393 Epoch 2500 - Loss: 0.6392 Epoch 2600 - Loss: 0.6390 Epoch 2700 - Loss: 0.6388 Epoch 2800 - Loss: 0.6386 Epoch 2900 - Loss: 0.6385 Test Loss: 1.1399

Loss表示模型在训练过程中的误差，随着Epoch的增加，Loss逐渐减小，这说明模型在学习中逐渐优化。最终的Test Loss为1.1399，表示模型在测试集上的误差较小，但是相对于第一个例子，误差较大，这可能是因为模型的...

帮我把这段代码从tensorflow框架改成pytorch框架： import tensorflow as tf import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" base_dir = 'E:/direction/datasetsall/' train_dir = os.path.join(base_dir, 'train_img/') validation_dir = os.path.join(base_dir, 'val_img/') train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'down') train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'up') validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'down') validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'up') batch_size = 64 epochs = 50 IMG_HEIGHT = 128 IMG_WIDTH = 128 num_cats_tr = len(os.listdir(train_cats_dir)) num_dogs_tr = len(os.listdir(train_dogs_dir)) num_cats_val = len(os.listdir(validation_cats_dir)) num_dogs_val = len(os.listdir(validation_dogs_dir)) total_train = num_cats_tr + num_dogs_tr total_val = num_cats_val + num_dogs_val train_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) validation_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_data_gen = train_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=train_dir, shuffle=True, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') val_data_gen = validation_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=validation_dir, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') sample_training_images, _ = next(train_data_gen) model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu', input_shape=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 3)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) model.summary() history = model.fit_generator( train_data_gen, steps_per_epoch=total_train // batch_size, epochs=epochs, validation_data=val_data_gen, validation_steps=total_val // batch_size ) # 可视化训练结果 acc = history.history['accuracy'] val_acc = history.history['val_accuracy'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epochs_range = range(epochs) model.save("./model/timo_classification_128_maxPool2D_dense256.h5")

1) train_acc += torch.sum(preds == labels.data) train_loss = train_loss / len(train_loader.dataset) train_acc = train_acc / len(train_loader.dataset) print('Epoch: {} \tTraining Loss: {:.6f} \...

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