loss = criterion(z,y) loss.backward() optimizer.step() train_COST+=loss.item()这个loss有哪些属性
时间: 2024-02-14 09:35:56 浏览: 145
这个loss是一个torch.Tensor对象,具有以下属性:
- `data`: 存储loss的数值,是一个标量张量。
- `grad`: 存储loss相对于某个变量的梯度,是一个张量。如果loss不是某个变量的函数,则grad为None。
- `grad_fn`: 存储创建该张量的函数,用于反向传播计算梯度。
- `requires_grad`: 表示是否需要计算梯度,默认为False。如果需要计算梯度,则该张量会被加入计算图中,以便自动求导。
在上述代码中,loss.item()返回的是loss的数值,而loss.backward()会计算loss相对于所有需要求导的变量的梯度,并将梯度存储到对应变量的grad属性中。optimizer.step()会根据这些梯度更新模型参数。
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描述这段代码 #定义训练网络函数,网络,损失评价,训练集 def train(net, trainloader, criterion, optimizer, num_epochs, device, num_print, lr_scheduler=None, testloader=None): net.train() record_train = list() record_test = list() for epoch in range(num_epochs): print("========== epoch: [{}/{}] ==========".format(epoch + 1, num_epochs)) total, correct, train_loss = 0, 0, 0 start = time.time() for i, (X, y) in enumerate(trainloader): X, y = X.to(device), y.to(device) output = net(X) loss = criterion(output, y) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss.item() total += y.size(0) correct += (output.argmax(dim=1) == y).sum().item() train_acc = 100.0 * correct / total if (i + 1) % num_print == 0: print("step: [{}/{}], train_loss: {:.3f} | train_acc: {:6.3f}% | lr: {:.6f}" \ .format(i + 1, len(trainloader), train_loss / (i + 1), \ train_acc, get_cur_lr(optimizer))) if lr_scheduler is not None: lr_scheduler.step() print("--- cost time: {:.4f}s ---".format(time.time() - start)) if testloader is not None: record_test.append(test(net, testloader, criterion, device)) record_train.append(train_acc) return record_train, record_test def get_cur_lr(optimizer): for param_group in optimizer.param_groups: return param_group['lr'] #定义保存网络参数的函数 def save(net,path): torch.save(net.state_dict(), path)
这段代码定义了一个训练神经网络的函数train,包含了训练数据集、网络模型、损失评价函数、优化器、训练轮数、设备类型等参数。在每个epoch循环中,对于训练集中的每个batch数据,先将输入和标签数据放到指定设备上,然后将输入数据传入网络模型,得到输出,再根据损失评价函数计算出损失值,根据损失值计算梯度并使用优化器更新网络模型参数。同时,统计每个batch的训练准确率和损失值,以及整个epoch的训练准确率,并在每个num_print步输出一次。如果设置了学习率调整器lr_scheduler,则在每个epoch结束后调用lr_scheduler.step()函数对学习率进行调整。如果提供了测试数据集testloader,则在每个epoch结束后调用test函数对测试数据集进行测试,并将测试结果记录在record_test列表中。最后返回训练准确率和测试准确率分别随epoch变化的记录列表record_train和record_test。还定义了一个保存网络参数的函数save,用于将训练好的网络模型参数保存到指定路径。
def learn(self): # 从所有内存中抽样批处理内存 if self.memory_counter > self.memory_size:#随机选择一组,减少数据的依赖性 sample_index = np.random.choice(self.memory_size, size=self.batch_size) else: sample_index = np.random.choice(self.memory_counter, size=self.batch_size) batch_memory = self.memory[sample_index, :]#batch_memory是一个二维的 numpy 数组,用于存储从记忆库(memory)中随机选择的一批记忆(memory)数据。 h_train = torch.Tensor(batch_memory[:, 0: self.net[0]])#h_train是这批记忆的前self.net[0]个元素,即输入数据 m_train = torch.Tensor(batch_memory[:, self.net[0]:])#m_train是这批记忆的后面的元素,即标签。 optimizer = optim.Adam(self.model.parameters(), lr=self.lr,betas = (0.09,0.999),weight_decay=0.0001)#是一个 Adam 优化器,用来更新网络的参数,使得误差不断降低。 criterion = nn.BCELoss()#是一个二分类交叉熵损失函数,用来计算网络的预测结果和真实结果的误差,通过反向传播算法更新网络的参数,使得误差不断降低。 self.model.train() optimizer.zero_grad() predict = self.model(h_train)#得到网络的输出结果 loss = criterion(predict, m_train) loss.backward() optimizer.step() # 训练DNN self.cost = loss.item() assert(self.cost > 0) self.cost_his.append(self.cost)这段代码运用了什么方法
这段代码是一个基于深度强化学习的 DQN(Deep Q Network)算法的学习过程。具体来讲,这段代码运用了以下方法:
1. 随机抽样:从记忆库(memory)中随机选择一批记忆数据,以减少数据的依赖性。
2. 深度神经网络(DNN):使用基于 PyTorch 框架的深度神经网络模型来实现强化学习。
3. Adam 优化算法:使用 Adam 优化器来更新网络的参数,使得误差不断降低。
4. 二分类交叉熵损失函数:使用二分类交叉熵损失函数来计算网络的预测结果和真实结果之间的误差,通过反向传播算法来更新网络的参数。
5. 训练DNN:通过不断地迭代学习过程,使得网络的误差不断降低,从而得到更加准确的预测结果。
总之,这段代码运用了多种深度学习和强化学习的方法,以实现对强化学习问题的自动化学习和决策。
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