python训练集loss提取
时间: 2023-07-04 09:03:59 浏览: 51
在训练神经网络时,通常会记录每个epoch或每个batch的训练集loss,以便对模型的训练情况进行监控和调整。提取训练集loss的方法取决于你所使用的深度学习框架,例如在PyTorch中,可以通过以下代码实现:
```python
import torch
import numpy as np
# 定义模型和数据集
model = ...
train_loader = ...
# 定义损失函数和优化器
criterion = ...
optimizer = ...
# 记录训练集loss的列表
train_losses = []
# 开始训练
for epoch in range(num_epochs):
for i, (inputs, targets) in enumerate(train_loader):
# 将数据传入模型进行前向计算
outputs = model(inputs)
# 计算当前batch的训练集loss
loss = criterion(outputs, targets)
# 反向传播并更新模型参数
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 记录训练集loss
train_losses.append(loss.item())
print('Epoch [{}/{}], Train Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, np.mean(train_losses[-len(train_loader):])))
```
在上述代码中,`train_losses`是一个列表,用于记录每个batch的训练集loss。在每个epoch结束后,可以通过`np.mean(train_losses[-len(train_loader):])`计算该epoch的平均训练集loss。
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