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 10:35:56 浏览: 25
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),给这段代码加注释
```
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。
batch_memory = self.memory[sample_index, :]
# h_train是这批记忆的前self.net[0]个元素,即输入数据
h_train = torch.Tensor(batch_memory[:, 0: self.net[0]])
# m_train是这批记忆的后面的元素,即标签。
m_train = torch.Tensor(batch_memory[:, self.net[0]:])
# 是一个 Adam 优化器,用来更新网络的参数,使得误差不断降低。
optimizer = optim.Adam(self.model.parameters(), lr=self.lr, betas=(0.09, 0.999), weight_decay=0.0001)
# 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。
criterion = nn.BCELoss()
# 将模型置于训练状态
self.model.train()
# 清空梯度
optimizer.zero_grad()
# 得到网络的输出结果
predict = self.model(h_train)
# 计算损失函数
loss = criterion(predict, m_train)
# 反向传播
loss.backward()
# 更新网络参数
optimizer.step()
# 记录本轮训练的损失函数值
self.cost = loss.item()
# 检查损失是否大于 0
assert (self.cost > 0)
# 将损失值记录到 self.cost_his 列表中
self.cost_his.append(self.cost)
```
这段代码实现了深度神经网络的训练过程,具体细节如下:
1. 根据当前记忆库中存储的数据数量来决定如何进行批量抽样,从而减少数据之间的依赖性。
2. 将抽样得到的一批数据分别作为输入和标签,构成二维的 numpy 数组。
3. 初始化 Adam 优化器和二分类交叉熵损失函数。
4. 将模型置于训练状态,并清空梯度。
5. 将输入数据输入到模型中,得到模型的输出结果。
6. 计算网络的预测结果和真实结果之间的误差,并通过反向传播算法更新网络的参数,使得误差不断降低。
7. 记录本轮训练的损失函数值,并将其添加到 `self.cost_his` 列表中。