def vali_test(config, model, data_iter, LOSS): t = time.time() model.eval() loss_total = 0 output_all = torch.FloatTensor([]).to(config.device) labels_all = torch.FloatTensor([]).to(config.device) with torch.no_grad(): for texts, labels in data_iter: outputs = model(texts) loss = LOSS(outputs, labels) loss_total += loss labels_all = torch.cat((labels_all, labels), 0) output_all = torch.cat((output_all, outputs), 0) loss = loss_total / len(data_iter) print(' ' * 22 + ' | loss: {:.4f}'.format(loss.item()), end='') output_result = evaluate(output_all, labels_all, config.classify_type) print(' | time: {:.4f}s'.format(get_time_dif(t))) return loss.item(), output_result

这段代码用于在验证集或测试集上进行评估。函数接受配置文件 `config`、模型对象 `model`、数据迭代器 `data_iter` 和损失函数 `LOSS` 作为输入。

首先，将模型设置为评估模式，通过调用 `model.eval()` 来实现。接下来，定义一些变量用于记录评估过程的信息。`loss_total` 用于累计损失值，`output_all` 用于存储模型的输出结果，`labels_all` 用于存储真实的标签。

然后，在没有梯度计算的情况下，遍历数据迭代器 `data_iter` 获取每个batch的输入数据 `texts` 和标签 `labels`。将输入数据传入模型，得到模型的输出结果 `outputs`。

计算损失值 `loss`，并累计到 `loss_total` 中。同时，将真实的标签拼接到 `labels_all` 中，将模型的输出结果拼接到 `output_all` 中。

在遍历完成后，计算平均损失值 `loss_total / len(data_iter)`。输出损失值和评估结果，并返回损失值和评估结果。

这段代码的作用是在验证集或测试集上进行评估，计算损失值和评估模型的性能。

相关问题

if config.adaptive_lr: scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma=config.decay_rate) # 调整学习率指数衰减，每次epoch：学习率 = gamma * 学习率 scheduler.step(train_loss) if total_batch % 10 == 0: # 每多少轮输出在训练集和验证集上的效果 if 'multi' in config.classify_type and 'level3' in config.classify_type: # 多标签分类 print('Epoch [{0:>3}/{1:>3}/{2:>5}]'.format(epoch + 1, config.num_epochs, total_batch), end=' ') print(' | loss: {:.4f}'.format(train_loss.item()), end='') result_train = evaluate(outputs, labels, config.classify_type) print(' | time: {:.4f}s'.format(get_time_dif(t))) # 验证集和训练集的准确率 vali_loss, result_vali = vali_test(config, model, vali_iter, LOSS) # 验证 test_loss, result_test = vali_test(config, model, test_iter, LOSS) # 测试

这段代码用于在训练过程中输出训练集和验证集的效果，并进行学习率调整。

首先，根据配置文件中的参数 `config.adaptive_lr` 判断是否需要进行学习率调整。如果需要调整学习率，则创建一个 `ExponentialLR` 学习率调度器，并设置衰减因子为 `config.decay_rate`。每个epoch结束后，通过调用 `scheduler.step(train_loss)` 实现学习率衰减，即学习率 = gamma * 学习率，其中 `gamma` 是衰减因子。

接下来，通过判断 `total_batch` 是否为10的倍数，来决定是否输出训练集和验证集的效果。如果是多标签分类，并且分类类型中包含'multi'和'level3'，则输出训练集的损失值和评估结果。如果不满足上述条件，则不进行输出。

然后，调用 `vali_test` 函数对验证集和测试集进行评估，计算验证集和测试集的损失值和评估结果。

整个代码段的作用是在每个epoch的训练过程中，根据需要输出训练集和验证集的效果，并进行学习率调整。同时，还会计算验证集和测试集的损失值和评估结果。

def train(config, model, train_iter, vali_iter, test_iter, K_on, fine_tune): start_time = time.time() if fine_tune: # 只优化最后的分类层 optimizer = torch.optim.Adam(model.fc.parameters(), lr=config.learning_rate, weight_decay=config.weight_decay) else: optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=config.learning_rate, weight_decay=config.weight_decay) best_pred = 0 # 记录验证集最优的结果 total_batch = 0 # 记录进行到多少batch last_improve = 0 # 记录上次验证集loss下降的batch数 flag = False # 记录是否很久没有效果提升 for epoch in range(config.num_epochs): for i, (trains, labels) in enumerate(train_iter): # 在不同的epoch中，batch的取法是不同的 t = time.time() model.train() # 训练 LOSS = margin_loss if ('multi' in config.classify_type) and ('level3' in config.classify_type) else nll_loss outputs = model(trains) optimizer.zero_grad() train_loss = LOSS(outputs, labels) train_loss.backward() optimizer.step()

这段代码是用来训练模型的函数。函数接受配置文件 `config`、模型对象 `model`、训练数据迭代器 `train_iter`、验证数据迭代器 `vali_iter`、测试数据迭代器 `test_iter`、`K_on`和`fine_tune`作为输入。

首先，根据是否进行fine-tune操作，选择不同的优化器。如果进行fine-tune操作，则只优化最后的分类层，使用`torch.optim.Adam(model.fc.parameters(), lr=config.learning_rate, weight_decay=config.weight_decay)`来初始化优化器。否则，优化所有参数，使用`torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=config.learning_rate, weight_decay=config.weight_decay)`来初始化优化器。

接下来，定义了一些变量用于记录训练过程的信息。`best_pred`记录验证集最优的结果，`total_batch`记录进行到了多少个batch，`last_improve`记录上次验证集loss下降的batch数，`flag`记录是否很久没有效果提升。

然后，开始进行训练。首先，遍历训练数据迭代器 `train_iter`，获取每个batch的输入数据`trains`和标签`labels`。将模型设置为训练模式，通过调用`model.train()`来实现。

接下来，根据配置文件中的参数选择合适的损失函数。如果分类类型中包含'multi'并且包含'level3'，则使用`margin_loss`作为损失函数，否则使用`nll_loss`作为损失函数。然后，将输入数据`trains`传入模型，得到模型的输出`outputs`。

接下来，将优化器的梯度清零，通过`optimizer.zero_grad()`来实现。计算训练损失`train_loss`，并进行反向传播和参数更新，通过`train_loss.backward()`和`optimizer.step()`来实现。

在每个epoch的训练过程中，会不断更新训练损失，并根据验证集的性能进行模型保存和早停操作。

整个代码段的目的是进行模型的训练过程，包括前向传播、反向传播和参数更新等操作。